Transformaciones

Cálculo de una variable desde primeros principios

Una vez que conoces la forma de una función, no tienes que volver a trazar nada para entender toda una familia de funciones relacionadas. Cuatro operaciones simples mueven, estiran y voltean una gráfica de manera completamente predecible. Aprende a verlas y graficar se convierte en reconocimiento en lugar de aritmética.

Esto es exactamente lo que hace un editor de fotos. Nunca redibujas la imagen píxel por píxel; la mueves hacia un lado, la estiras para que sea más alta, o la volteas horizontalmente, y la misma forma aterriza en un lugar nuevo. Transformar una función es ese mismo puñado de ediciones de un solo toque aplicadas a una gráfica en lugar de a una foto.

Partiendo de una forma base f(x): multiplicar la salida por a la estira verticalmente; multiplicar la entrada por b la estira horizontalmente; restar c dentro la desplaza a la derecha; sumar d fuera la eleva. Todo junto:

Dónde aparece en el MLEsto no es una analogía — la normalización por lotes es literalmente esta transformación. Una capa de batch-norm toma una activación normalizada x̂ y produce γ·x̂ + β, donde γ es una escala aprendida (la a de arriba) y β es un desplazamiento aprendido (la d). La red aprende dónde colocar y cómo estirar cada activación. La forma de una función de activación también es una transformación: una tanh…
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