17. Conceptos neuronales y funciones de activación.

17. Conceptos neuronales y funciones de activación

El campo del Machine Learning y, más concretamente, el Deep Learning ha avanzado a pasos agigantados, impulsado en gran medida por el uso de redes neuronales artificiales. Estas redes se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y constan de unidades de procesamiento básicas llamadas neuronas. Exploraremos los conceptos de neuronas artificiales y funciones de activación, que son fundamentales para comprender cómo operan las redes neuronales y aprenden de los datos.

Neuronas artificiales

Una neurona artificial es una unidad de procesamiento que simula la función de una neurona biológica. Al igual que las neuronas de nuestro cerebro que reciben señales eléctricas, las procesan y transmiten la información a otras neuronas, las neuronas artificiales reciben datos de entrada, realizan un cálculo y transmiten el resultado.

En el contexto de las redes neuronales, una neurona artificial suele estar representada por un modelo matemático que consta de varias partes:

• Entradas: Son los datos que recibe la neurona. Cada entrada está asociada a un peso, que determina la importancia de la entrada en el cálculo realizado por la neurona.
• Pesos: Cada entrada se multiplica por un peso correspondiente. Estos pesos son parámetros ajustables que la red neuronal aprende durante el entrenamiento.
• Suma ponderada: la neurona calcula la suma ponderada de las entradas, que es simplemente la suma de todas las entradas multiplicada por sus respectivos pesos.
• Sesgo: Se agrega un valor de sesgo a la suma ponderada. El sesgo permite que la neurona tenga más flexibilidad al ajustar la salida.
• Función de activación: la suma ponderada y el sesgo se pasan a través de una función de activación, que define la salida de la neurona.

La salida de una neurona puede convertirse en la entrada de otras neuronas en una red, creando un marco complejo y potente para el aprendizaje automático.

Funciones de activación

La función de activación es un componente crítico en la neurona artificial. Determina si una neurona debe activarse y cómo, es decir, cómo la suma ponderada de las entradas se transformará en una salida. Existen varias funciones de activación, cada una con sus propias características y casos de uso. Exploremos algunos de los más comunes:

Sigmoideo

La función de activación sigmoidea es una de las más antiguas y está definida por la fórmula:

f(x) = 1 / (1 + e^-x)

Esta función tiene una curva en forma de 'S' y asigna cualquier valor de entrada a un valor entre 0 y 1. Es útil para problemas de clasificación binaria, pero tiene desventajas como la saturación de los gradientes, que puede ralentizar el entrenamiento.

Tangente hiperbólica (tanh)

La función tanh también tiene forma de 'S', pero asigna las entradas a un rango entre -1 y 1. Esto puede ser ventajoso en ciertas situaciones ya que la salida promedio de las neuronas está más cerca de cero, lo que a menudo conduce a Convergencia más rápida durante el entrenamiento. La función se define como:

f(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^{- x})

ReLU (Unidad lineal rectificada)

La función ReLU es una función de activación lineal por partes que resuelve el problema de la saturación de gradiente, que afecta las funciones sigmoidea y tanh. Se define como:

f(x) = máx(0, x)

Esta función devuelve cero para cualquier entrada negativa y devuelve la entrada misma para cualquier entrada positiva. Debido a que es computacionalmente eficiente y eficaz en la práctica, se ha convertido en la función de activación predeterminada para muchas redes neuronales.

ReLU con fugas

Una variación de ReLU es Leaky ReLU, que permite que pase una pequeña cantidad de gradiente incluso para entradas negativas, lo que ayuda a evitar el problema de las "neuronas muertas" donde una neurona puede dejar de aprender por completo. La función viene dada por:

f(x) = máx(αx, x)

Donde α es un valor constante pequeño.

Softmax

La función softmax se utiliza a menudo en la capa de salida de redes neuronales para problemas de clasificación de clases múltiples. Convierte los resultados del modelo en probabilidades, que suman 1. La función se expresa como:

f(x_i) = e^x_i / Σe^x_j

Donde x_i es la entrada a la neurona i y la suma en el denominador abarca todas las entradas a la capa.

Las funciones de activación no sólo son importantes matemáticamente; permiten que las redes neuronales capturen relaciones no lineales entre datos. Sin ellos, una red neuronal seríavalente a un modelo lineal y no podía aprender la complejidad inherente a la mayoría de los problemas del mundo real.

En resumen, las neuronas artificiales y las funciones de activación son la columna vertebral de las redes neuronales y el Deep Learning. Permiten que los modelos aprendan de una amplia gama de datos y realicen tareas como clasificación, regresión, generación de contenido y más. Comprender estos conceptos es esencial para cualquiera que quiera trabajar con Machine Learning y Deep Learning usando Python.