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22120802
Funciones de activación
Descripción
Funciones de activación en redes neuronales
Sin etiquetas
i.a.
funciones activacion
inteligencia artificial
redes neuronales
inteligencia artificial
Mapa Mental por
Jorge Garcia
, actualizado hace más de 1 año
Más
Menos
Creado por
Jorge Garcia
hace más de 4 años
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Resumen del Recurso
Funciones de activación
Convierte la entrada en una salida, agregando propiedades no lineales a los resultados
Función lineal
Se define por: y= f(x) =x
La salida es la misma que la entrada
Función de activación de paso unitario
Es útil en esquemas binarios
La salida asume un valor 0 para argumento negativo y 1 para positivo
Función sigmoide
Aplasta la entrada a cualquier valor entre 0 y 1 y hace que el modelo sea de naturaleza logaritmica
Tangente hiperbolica
Se define por: f(x)= tanh(x)
Es una función sigmode escalada, en un rango de (-1, 1)
Unidad lineal rectificada (ReLU)
Su Rango de Salida es entre 0 e infinito.
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