Descripción: El ruido gaussiano es un tipo de ruido estadístico que se caracteriza por tener una función de densidad de probabilidad que sigue la distribución normal, también conocida como distribución gaussiana. Este tipo de ruido es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la estadística, ya que se utiliza para modelar la incertidumbre y la variabilidad en los datos. En el contexto del aprendizaje automático, el ruido gaussiano puede ser introducido en las entradas o en las capas ocultas para mejorar la robustez del modelo y prevenir el sobreajuste. Además, su naturaleza aleatoria permite simular diferentes escenarios y condiciones, lo que es especialmente útil en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. En las redes neuronales convolucionales, el ruido gaussiano puede ayudar a mejorar la generalización al forzar al modelo a aprender características más relevantes y menos dependientes de los datos de entrenamiento específicos. En las redes generativas antagónicas (GANs), se utiliza para generar imágenes y datos sintéticos que imitan la distribución de los datos reales. Por último, en las redes neuronales recurrentes (RNN), el ruido gaussiano puede ser útil para modelar secuencias temporales con variabilidad inherente, permitiendo que el modelo aprenda patrones más complejos y robustos.
