Descripción: La función de activación lineal es un tipo de función utilizada en redes neuronales que produce la salida directamente igual a la entrada, sin aplicar ninguna transformación. Matemáticamente, se expresa como f(x) = x, donde x es la entrada. Esta función es particularmente simple y se caracteriza por su linealidad, lo que significa que la relación entre la entrada y la salida es directa y proporcional. Aunque su simplicidad puede ser ventajosa en ciertos contextos, también presenta limitaciones significativas. Por ejemplo, no introduce no linealidades en el modelo, lo que puede restringir la capacidad de la red para aprender patrones complejos en los datos. En el contexto de las redes neuronales, la función de activación lineal puede ser útil en la capa de salida, especialmente cuando se requiere que la red produzca valores continuos o cuando se trabaja con problemas de regresión. Sin embargo, su uso en capas ocultas es menos común, ya que las funciones de activación no lineales, como la ReLU o la sigmoide, suelen ser más efectivas para capturar la complejidad de los datos. En resumen, la función de activación lineal es una herramienta fundamental en el arsenal de funciones de activación, aunque su aplicación debe ser considerada cuidadosamente en función del problema específico que se esté abordando.
