Funciones de Activación de Redes Neuronales: Sigmoide, ReLU, ELU, Tangente hiperbólica, Softplus y ➕

Las redes neuronales profundas están compuestas de múltiples neuronas artificiales. En el núcleo de esas neuronas se encuentran las funciones de activación que definen la salida de las neuronas. Este video explica 10 tipos de funciones de activación y cuándo y por qué se utiliza cada una de ellas.
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 26 de Mayo). Funciones de Activación de Redes Neuronales: Sigmoide, ReLU, ELU, Tangente hiperbólica, Softplus y + [Video]. KZbin. [Incluye aquí la URL del video]
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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Introducción
0:35 Qué es una función de activación
2:22 Función escalón
5:14 Función lineal
8:02 Función sigmoide
13:30 Función tangente hiperbólica
14:36 Función arcotangente
16:29 Función ReLU
18:52 Leaky ReLU y ReLU paramétrica
21:16 Función ELU
23:23 Función Softplus
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