Descripción: La no linealidad es una propiedad fundamental en el ámbito de las funciones matemáticas y, en particular, en el contexto de las redes neuronales. Se refiere a la incapacidad de una función para satisfacer el principio de superposición, lo que significa que la salida de la función no es simplemente la suma de sus entradas. En el contexto de las redes neuronales, la no linealidad se introduce a través de funciones de activación, como ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoide o tangente hiperbólica. Estas funciones permiten que las redes neuronales modelen relaciones complejas y no lineales en los datos, lo que es crucial para tareas como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales. Sin la no linealidad, una red neuronal, sin importar cuántas capas tenga, se comportaría como una simple combinación lineal de sus entradas, limitando su capacidad para aprender patrones complejos. Por lo tanto, la no linealidad es esencial para el poder expresivo de las redes neuronales, permitiendo que estas aprendan y generalicen a partir de datos complejos y variados.
