En mi artículo anterior hablamos del modelo sequence-to-sequence y vimos que las redes neuronales recurrentes RNN aparecen con frecuencia en ese contexto. Para comprender las RNN primero conviene dominar conceptos básicos de redes neuronales, y uno de los más importantes son las funciones de activación. En este artículo reviso qué son, cómo se comportan y por qué importan tanto en proyectos de inteligencia artificial.

Qué es una función de activación: una red neuronal se organiza en capas y cada capa en neuronas. Dentro de una neurona suceden básicamente dos pasos: las entradas se combinan mediante pesos y el resultado pasa por una función de activación. Puedes imaginar la función de activación como una balanza que decide cuánto debe activarse una neurona para una entrada dada.

Funciones de activación como curvas: en la práctica una función de activación es una curva matemática que transforma valores de entrada en valores de salida. Las más usadas y fáciles de visualizar son ReLU, Softplus y Sigmoid. Para experimentar con ellas suele bastar un pequeño script en Python usando NumPy y Matplotlib: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10,10,400) Este vector x contiene valores entre -10 y 10 que pasaremos por cada función para ver su forma.

ReLU Rectified Linear Unit: ReLU devuelve 0 si la entrada es negativa y devuelve la propia entrada si es positiva. En Python se define de forma directa def relu(x): return np.maximum(0,x) ReLU es sencilla y eficiente y por eso es la elección por defecto en muchas arquitecturas modernas. Sin embargo, tiene el problema de unidades muertas cuando los gradientes son cero para entradas negativas.

Softplus Smooth ReLU: Softplus ofrece una versión suavizada de ReLU. En Python se expresa como def softplus(x): return np.log(1+np.exp(x)) La transición negativa a positiva es más suave, lo que evita desajustes bruscos, pero su coste computacional es mayor que el de ReLU, por eso se usa menos en producción.

Sigmoid: la función sigmoide comprime cualquier valor en el intervalo entre 0 y 1. En Python se implementa def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) Produce una curva en forma de S y es útil para salidas de clasificación binaria. Su limitación principal en redes profundas es el problema del gradiente desvanecido para entradas con magnitud grande.

Gradientes y entrenamiento: además de la forma de la curva, lo que realmente condiciona el aprendizaje son las derivadas de estas funciones. ReLU tiene derivada sencilla y suele preservar gradientes en capas profundas, Softplus tiene derivadas suaves y sigmoid puede reducir drásticamente el flujo del gradiente. En el próximo artículo profundizaremos en cómo calcular y usar esos gradientes en el entrenamiento de redes.

Experimenta tu mismo: puedes trazar las curvas con Matplotlib usando los vectores anteriores y comparar respuestas y derivadas. Probar en un Colab es una forma rápida de comprobar comportamientos y ajustar hiperparámetros antes de desplegar modelos en producción.

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