Una neurona artificial de activación es un componente fundamental en las redes neuronales artificiales.
Imita la función de una neurona biológica en el cerebro humano.
Estas neuronas son unidades básicas dentro de una red neuronal.
Responsables de procesar y transmitir la información.
Funcionamiento de una neurona artificial
Una neurona artificial recibe varias entradas (inputs).
Cada una de ellas con un valor y un peso asociado.
Estas entradas pueden ser variables como píxeles en una imagen o palabras en un texto.
La neurona realiza tres pasos fundamentales:
Suma ponderada
La neurona multiplica cada entrada por su peso correspondiente y suma los resultados.
Este proceso da lugar a un valor neto o ponderado.
Donde xi son las entradas, wi los pesos, y b es el sesgo, que ayuda a ajustar la función de activación.
Función de activación
El valor neto calculado se pasa a través de una función de activación.
Que es lo que le da a la neurona su capacidad de decidir si «disparar» o no.
Transmitir la señal al siguiente nivel de la red.
Esta función transforma el valor calculado en una salida no lineal.
Permitiendo que la red neuronal capture patrones complejos.
Tipos comunes de funciones de activación
Sigmoide: Convierte el valor en una salida entre 0 y 1. Se utiliza comúnmente en problemas de clasificación binaria.
ReLU (Rectified Linear Unit): La más usada en redes profundas, convierte cualquier valor negativo en cero y deja los valores positivos sin cambios.
Es eficiente y ayuda a que las redes neuronales profundas converjan más rápido.
Tanh (Tangente hiperbólica): Escala los valores entre -1 y 1, útil para mantener un rango de salida más equilibrado.
Propósito de la activación
El objetivo principal de la activación es introducir no linealidad en el modelo.
Sin una función de activación no lineal, una red neuronal se comportaría como un simple modelo lineal.
Sin capacidad para resolver problemas complejos.
Como la clasificación de imágenes o el procesamiento de lenguaje natural.
Las neuronas de activación permiten a la red neuronal aprender y representar relaciones complicadas y no triviales en los datos.
Ejemplo en práctica
En una red neuronal, como una red convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes.
Las capas ocultas consisten en muchas neuronas activadas por funciones como ReLU.
Estas capas identifican patrones complejos en las imágenes, como bordes, texturas, formas.
Para que las capas finales puedan tomar decisiones precisas sobre la clasificación de las imágenes.
Las neuronas artificiales de activación permiten que las redes neuronales aprendan.
Patrones complejos y realicen tareas avanzadas de IA.
Como reconocimiento de imágenes, traducción automática y procesamiento de lenguaje natural.
