Descripción: Un vector de activación en el contexto de redes neuronales es una representación numérica que captura las salidas activadas de una capa específica dentro de la red. Este vector se genera después de aplicar una función de activación a las salidas de la capa, lo que permite que la red neuronal aprenda patrones complejos en los datos de entrada. Cada elemento del vector corresponde a una neurona en la capa, y su valor indica el grado de activación de esa neurona, es decir, cuán relevante es la característica que ha detectado en la entrada. Los vectores de activación son fundamentales para el proceso de retropropagación, donde se ajustan los pesos de la red en función de los errores en las predicciones. Además, estos vectores permiten la interpretación de las características aprendidas por la red, facilitando la comprensión de cómo la red toma decisiones. En resumen, el vector de activación es un componente clave que permite a las redes neuronales procesar y aprender de datos complejos, como imágenes y señales, de manera eficiente y efectiva.
