Descripción: Softplus es una función de activación que se utiliza en redes neuronales como una alternativa suave a la función ReLU (Rectified Linear Unit). Su definición matemática es f(x) = ln(1 + e^x), donde ln es el logaritmo natural y e es la base de los logaritmos naturales. Esta función tiene la ventaja de ser diferenciable en todos los puntos, lo que la hace más adecuada para ciertos algoritmos de optimización que requieren derivadas continuas. A diferencia de ReLU, que presenta un comportamiento abrupto en x=0, Softplus proporciona una transición más suave, lo que puede ayudar a evitar problemas de ‘morir’ en las neuronas durante el entrenamiento. Además, Softplus tiende a producir salidas que son siempre positivas, lo que puede ser beneficioso en diversas arquitecturas de red. Su forma suave permite que las redes aprendan patrones más complejos y sutiles en los datos, lo que puede resultar en un mejor rendimiento en tareas de clasificación y regresión. En resumen, Softplus es una función de activación que combina la simplicidad de ReLU con la suavidad necesaria para optimizaciones más efectivas en el aprendizaje profundo.
