¿Qué ventajas tiene utilizar la función de activación ReLU frente a la función sigmoide clásica en las redes neuronales?
What are the benefits of using the ReLU activation function over the classic sigmoid function in neural networks?
1. Gradient vanishing problem: The max value of the derivative of sigmoid function is 0.25, which can result in the total gradients becoming very small during back propagation. In contrast ReLU has a constant gradient 1 for positive inputs. 
2. Compute efficiency: ReLU can be computed using max(0, x), more efficient than exponential operations in sigmoid function. 
3. Convergence speed: it's also reported that using ReLU as activation function in neural networks converges faster than using sigmoid function.
1. Problema de desaparición del gradiente: el valor máximo de la derivada de la función sigmoidea es 0,25, lo que puede hacer que los gradientes totales sean muy pequeños durante la retropropagación. En cambio, ReLU tiene un gradiente constante 1 para entradas positivas.
2. Eficacia del cálculo: ReLU puede calcularse utilizando max(0, x), más eficiente que las operaciones exponenciales de la función sigmoidea.
3. Velocidad de convergencia: también se ha informado de que el uso de ReLU como función de activación en redes neuronales converge más rápido que el uso de la función sigmoidea.
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