Neurona artificial
En una frase
Neurona artificial: la unidad básica de una red neuronal: combina varias entradas con pesos, suma un bias y aplica una función de activación.
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Explícamelo fácil
Una neurona artificial hace algo muy simple: recibe varios números, multiplica cada uno por su importancia (peso), los suma y decide cuánto «encenderse».
Por ejemplo, una neurona que decide si vas a ir a la playa podría considerar el clima, la distancia y si tienes tiempo, dando más peso al clima.
Nivel técnico
Profundizando
Calcula y = σ(Σᵢ wᵢxᵢ + b) = σ(w·x + b). El perceptrón original (Rosenblatt, 1958) usaba una función escalón; las redes modernas usan activaciones diferenciables como ReLU o GELU para poder entrenar con Gradient Descent.
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Qué significa cada símbolo
- x
- Vector de entradas
- w
- Vector de pesos (uno por entrada)
- w · x
- Producto punto: suma de cada entrada por su peso
- b
- Bias: desplazamiento fijo
- σ
- Función de activación
¿Por qué importa?
Entender una neurona es entender la operación que se repite miles de millones de veces dentro de un LLM.
¿Dónde se utiliza?
- Bloque básico de cualquier red neuronal