Descripción: Una función de activación no lineal es un componente crucial en las redes neuronales que introduce no linealidad en el modelo, permitiéndole aprender patrones complejos en los datos. A diferencia de las funciones de activación lineales, que solo pueden modelar relaciones lineales, las funciones no lineales permiten a las redes neuronales capturar interacciones más complejas y no lineales entre las características de entrada. Esto es esencial para tareas como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, donde los datos a menudo presentan relaciones intrincadas. Las funciones de activación no lineales más comunes incluyen la función sigmoide, la tangente hiperbólica y la ReLU (Rectified Linear Unit). Cada una de estas funciones tiene propiedades únicas que afectan el aprendizaje y la convergencia del modelo. Por ejemplo, la ReLU es popular por su simplicidad y eficiencia computacional, ya que permite que las redes se entrenen más rápido y reduce el problema del desvanecimiento del gradiente. En el contexto de frameworks de aprendizaje profundo, estas funciones son implementadas de manera eficiente, permitiendo a los desarrolladores construir y entrenar modelos con facilidad. La elección de la función de activación adecuada es fundamental para el rendimiento del modelo, ya que influye en la capacidad de la red para generalizar y aprender de los datos.
