Descripción: ReLU, o Unidad Lineal Rectificada, es una función de activación ampliamente utilizada en redes neuronales, especialmente en arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN). Se define matemáticamente como f(x) = max(0, x), lo que significa que la función devuelve el valor de x si es positivo y 0 si es negativo. Esta simplicidad en su definición permite que ReLU sea computacionalmente eficiente, lo que la convierte en una opción popular para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Una de las características más destacadas de ReLU es su capacidad para mitigar el problema del desvanecimiento del gradiente, un fenómeno que puede ocurrir con funciones de activación más tradicionales como la sigmoide o la tangente hiperbólica. Al permitir que los valores positivos fluyan sin restricciones, ReLU facilita la propagación de gradientes durante el proceso de retropropagación, lo que acelera el aprendizaje y mejora la convergencia del modelo. Sin embargo, ReLU también presenta desventajas, como el problema de la ‘muerte de neuronas’, donde algunas neuronas pueden dejar de activarse durante el entrenamiento. A pesar de esto, su simplicidad y efectividad han llevado a su adopción generalizada en diversas aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Historia: La función ReLU fue popularizada en el contexto del aprendizaje profundo a partir de 2010, aunque sus orígenes se remontan a trabajos anteriores en redes neuronales. Un hito importante fue el artículo de 2010 de Glorot y Bengio, que destacó su eficacia en comparación con funciones de activación más antiguas. Desde entonces, ReLU ha sido adoptada en numerosas arquitecturas de redes neuronales modernas.
Usos: ReLU se utiliza principalmente en redes neuronales profundas, especialmente en redes convolucionales, donde se requiere una activación rápida y eficiente. También se emplea en tareas de clasificación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y en modelos generativos como las redes generativas adversariales (GAN).
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de ReLU es en la arquitectura de la red neuronal convolucional AlexNet, que ganó el concurso ImageNet en 2012. AlexNet utilizó ReLU como función de activación en sus capas ocultas, lo que contribuyó a su éxito en la clasificación de imágenes.
