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--- clase:iabd:pia:1eval:tema06-apendices [2022/02/27 19:25]
admin [Tipos de funciones de activación en capas ocultas]
+++ clase:iabd:pia:1eval:tema06-apendices [2023/01/29 17:57]
admin
@@ Línea 134: / Línea 134: @@
 ===== Tipos de funciones de activación en capas ocultas =====
+==== sigmoid ====
+La fórmula de la sigmoide se obtiene a partir de la función $logit$ o $log odds$.
+$$odds(p) = \frac{p}{1-p} $$
+$$logit(p) = log(odds(p))=log(\frac{p}{1-p}) $$
+Ahora:
+$$logit(p) = ax+b $$
+$$log(\frac{p}{1-p}) = ax+b $$
+Si despejamos $p$ de la anterior fórmula:
+$$
+log(\frac{p}{1-p}) = ax+b \\
+e^{log(\frac{p}{1-p})} = e^{ax+b} \\
+\frac{p}{1-p}=e^{ax+b} \\
+p=e^{ax+b} \cdot (1-p) \\
+p=e^{ax+b}-pe^{ax+b} \\
+p+pe^{ax+b}=e^{ax+b} \\
+p(1+e^{ax+b})=e^{ax+b} \\
+p=\frac{e^{ax+b}}{1+e^{ax+b}} \\
+p=\frac{  \frac{e^{ax+b}}{e^{ax+b}}   }{ \frac{1+e^{ax+b}}{e^{ax+b}}   } \\
+p=\frac{  1   }{ 1+\frac{1}{e^{ax+b}}   } \\
+p=\frac{  1   }{ 1+e^{-(ax+b)}   } \\
+$$
+Que es exactamente la función sigmoide
+  * Más información
+    * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Odds|Odds (Wikipedia)]]
+    * [[https://towardsdatascience.com/https-towardsdatascience-com-what-and-why-of-log-odds-64ba988bf704|WHAT and WHY of Log Odds]]
+    * [[https://medium.com/nerd-for-tech/understanding-logistic-regression-782baa868a54|Understanding Logistic Regression]]
+    * [[https://stats.stackexchange.com/questions/162988/why-sigmoid-function-instead-of-anything-else|Why sigmoid function instead of anything else?]]
+    * [[https://towardsdatascience.com/why-sigmoid-a-probabilistic-perspective-42751d82686|Why Sigmoid: A Probabilistic Perspective]]
 ==== ReLU y Leaky ReLU ====
@@ Línea 197: / Línea 237: @@
 Se usa cuando ReLU pero es un poco más lenta pero es mejor.
-$$swish(x)=x \cdot sigmoid(x)=\frac{x}{1+e^{-x}}$$
+$$swish(x)=x \cdot sigmoid(x)=x \cdot \frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{x}{1+e^{-x}}$$
 {{ :clase:iabd:pia:1eval:funciones_activacion_tipo_swish.png?direct |}}
@@ Línea 246: / Línea 286: @@
 <sxh bash>
 poetry init
-poetry add libclang = "<12.0.0" numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn tensorflow tabulate PyMySQL SQLAlchemy ipympl keras-tuner tensorflow-addons
+poetry add libclang = "<12.0.0" numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn tensorflow tabulate PyMySQL SQLAlchemy ipympl keras-tuner tensorflow-addons statsmodels
 poetry install
 </sxh>
+<note important>
+Si al hacer el ''poetry add'' se produce el error:
+''[org.freedesktop.DBus.Error.UnknownObject] ("No such object path '/org/freedesktop/secrets/aliases/default'",)''
+deberemos crear la siguiente variable de entorno:
+''export PYTHON_KEYRING_BACKEND=keyring.backends.null.Keyring''
+</note>
 Para ejecutar el código hay 2 formas:
@@ Línea 260: / Línea 307: @@
 {{ :clase:iabd:pia:1eval:vs-code-poetry.png?direct |}}
-  * Si queremos usar el entorno de poetry pero no está en nuestra carpeta se puede indicar a VS Code cual es el ejecutable de python que debe usar siempre para ello hay que crear en la carpeta de nuestro proyecto el fichero ''./.vscode/settings.json''
+  * Si queremos usar el entorno de poetry pero no está en nuestra carpeta se puede indicar a VS Code cual es el ejecutable de python que debe usar siempre para ello hay que crear en la carpeta de nuestro proyecto el fichero ''$HOME/.config/Code/User/settings.json''
 <sxh base>
 {
-    "python.pythonPath": "/home/logongas/python_default_env/.venv/bin/python"
+    "python.defaultInterpreterPath": "/home/logongas/python_default_env/.venv/bin/python",
 }
 </sxh>
-=== Tiempos ===
+===== Tiempo de cálculo  =====
 Para cada problema puede que una función sea mejor que otra, es decir que cosiga entrenar en un menor número de épocas. Aun así a veces no puede preocupar el tiempo de CPU/GPU que usa cada función de activación.

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