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- ¿Puede la red neuronal manejar datos no lineales??
- ¿Qué no es lineal en la red neuronal??
- ¿Pueden las redes neuronales aprender funciones no lineales??
- ¿Cuál del componente se utiliza para infundir la no linealidad en las redes neuronales??
¿Puede la red neuronal manejar datos no lineales??
Una red neuronal tiene capas de activación no lineales, que es lo que le da a la red neuronal un elemento no lineal. La función para relacionar la entrada y la salida es decidida por la red neuronal y la cantidad de capacitación que recibe.
¿Qué no es lineal en la red neuronal??
La red neuronal sin ninguna función de activación en ninguna de sus capas se llama red neuronal lineal. La red neuronal que tiene funciones de acción como Relu, Sigmoid o Tanh en cualquiera de su capa o incluso en más de una capa se llama red neuronal no lineal.
¿Pueden las redes neuronales aprender funciones no lineales??
La ciencia de datos está más relacionada con estadísticas y matemáticas. Pero se ha observado que las redes neuronales pueden aumentar el poder de la ciencia de los datos a un nivel tremendo, ya que aprende las relaciones no lineales entre los datos, lo que es difícil de observar a través de estadísticas normales.
¿Cuál del componente se utiliza para infundir la no linealidad en las redes neuronales??
El trabajo principal de una función de activación es introducir la no linealidad en una red neuronal. Una forma de ver esto es que sin una función de activación no lineal, una red neuronal se comportará al igual que un perceptrón de una sola capa; No importa cuántas capas tiene.
