Descripción: Las funciones de activación no lineales son componentes cruciales en el diseño de modelos de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales. Estas funciones permiten que el modelo capture relaciones complejas y no lineales en los datos, lo que es esencial para mejorar su capacidad de generalización y rendimiento. Sin la introducción de no linealidades, un modelo de red neuronal se comportaría de manera similar a un modelo lineal, limitando su capacidad para resolver problemas complejos. Existen diversas funciones de activación no lineales, como la función sigmoide, la tangente hiperbólica (tanh) y la rectificación lineal (ReLU), cada una con características únicas que afectan el aprendizaje y la convergencia del modelo. Por ejemplo, la función ReLU ha ganado popularidad en las últimas décadas debido a su simplicidad y eficacia en la mitigación del problema del desvanecimiento del gradiente. Estas funciones son fundamentales para la generación de datos sintéticos, ya que permiten que generadores y discriminadores aprendan representaciones complejas y realistas de los datos de entrada. En resumen, las funciones de activación no lineales son esenciales para el rendimiento de modelos de aprendizaje profundo, ya que introducen la flexibilidad necesaria para modelar patrones complejos en los datos.
