Descripción: La activación lineal es una función de activación que produce una salida que es directamente proporcional a la entrada. En términos matemáticos, se puede expresar como f(x) = ax + b, donde ‘a’ y ‘b’ son constantes. Esta función es fundamental en el contexto de las redes neuronales, ya que permite que la red realice una combinación lineal de las entradas. A diferencia de otras funciones de activación, como la sigmoide o la ReLU, que introducen no linealidades en el modelo, la activación lineal mantiene una relación directa y proporcional entre la entrada y la salida. Esto puede ser ventajoso en ciertas situaciones, especialmente en problemas de regresión, donde se busca predecir un valor continuo. Sin embargo, su uso en redes neuronales profundas es limitado, ya que la falta de no linealidad puede llevar a que la red no aprenda representaciones complejas de los datos. A pesar de esto, la activación lineal sigue siendo relevante en la capa de salida de redes neuronales que abordan tareas de regresión, donde se requiere una salida continua y no restringida a un rango específico.
Usos: La activación lineal se utiliza principalmente en la capa de salida de redes neuronales que abordan problemas de regresión. En estos casos, se busca predecir un valor continuo, como el precio de una vivienda o la temperatura en un día determinado. Al emplear una función de activación lineal, la red puede generar salidas que no están limitadas a un rango específico, lo que es esencial para este tipo de tareas. Además, en modelos más simples o en redes neuronales de una sola capa, la activación lineal puede ser suficiente para resolver problemas donde las relaciones entre las variables son lineales.
Ejemplos: Un ejemplo de uso de la activación lineal se encuentra en redes neuronales que predicen precios de acciones. En este caso, la red toma como entrada diversas características del mercado y produce como salida un valor continuo que representa el precio esperado de una acción. Otro ejemplo es en sistemas de recomendación, donde se puede utilizar una red neuronal con activación lineal para predecir la calificación que un usuario podría dar a un producto basado en sus preferencias anteriores.
