En la presente tesis se propone una TAF (funciones de activación entrenables) paramétrica con base en la GRBF (función de base radial gaussiana) la cual se conforma por cuatro parámetros entrenables, la cual se ha denominado Trainable Four-Parameter Gaussian Radial Basis Function (T4GRBF). Dicha propuesta tiene el propósito de ser una opción de mejora a las AFs (Función de Activación) ya existentes y sus características, así como su implementación, se desarrollarán a lo largo del presente trabajo. Cabe resaltar que el alcance del trabajo se limita a la implementación de la T4GRBF en las NNs (Redes Neuronales) del tipo perceptrón multicapa (MLP); sin embargo, el trabajo desarrollado en la presente tesis es base para implementar la T4GRBF en otro tipo de redes como las NNs convolucionales y recurrentes. Esta función de activación es capaz de aprender curvaturas gaussianas d...