MetsuOS

Construyendo la plena inclusión a través del videojuego

Cálculo de la salida de una neurona

Estructura y funcionamiento de las redes neuronales ⚫①

Cálculo de la salida de una neurona en una red neuronal

Supongamos que tienes una neurona con (n) entradas (x_1, x_2, \ldots, x_n) y pesos correspondientes (w_1, w_2, \ldots, w_n). La salida (y) de la neurona se calcula de la siguiente manera:

  1. Combinación lineal de entradas ponderadas:
    $$
    z = w_1 \cdot x_1 + w_2 \cdot x_2 + \ldots + w_n \cdot x_n
    $$

  2. Aplicación de la función de activación:
    $$
    y = f(z)
    $$

Donde (f(\cdot)) es la función de activación. La función de activación introduce no linealidades en la red, permitiendo que la red aprenda patrones complejos y no solo combinaciones lineales de las entradas.

Ejemplo con una función de activación sigmoide:

La función de activación sigmoide es comúnmente utilizada en redes neuronales:
$$
f(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}
$$

Entonces, el cálculo completo sería:
$$
y = \frac{1}{1 + e^{-(w_1 \cdot x_1 + w_2 \cdot x_2 + \ldots + w_n \cdot x_n)}}
$$

En resumen, la neurona realiza una combinación ponderada de las entradas, pasa ese valor a través de una función de activación y produce una salida. Este proceso se repite para cada neurona en la red, y las salidas de las neuronas se utilizan como entradas para las capas subsiguientes en una red neuronal. Este tipo de arquitectura permite que la red aprenda representaciones complejas y no lineales de los datos.