Descripción: La arquitectura cuello de botella es un enfoque en el diseño de redes neuronales que se centra en la reducción del número de parámetros y la mejora de la eficiencia computacional. Esta arquitectura se caracteriza por la inclusión de capas que tienen un número significativamente menor de neuronas en comparación con las capas adyacentes, creando un ‘cuello de botella’ en el flujo de información. Este diseño permite que la red capture las características más relevantes de los datos de entrada, al tiempo que minimiza la complejidad del modelo. Al reducir la dimensionalidad de los datos en estas capas intermedias, se logra una representación más compacta y eficiente, lo que puede resultar en un entrenamiento más rápido y en una mejor generalización del modelo. La arquitectura cuello de botella es especialmente útil en tareas donde se requiere un procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, como en la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Además, esta técnica se ha integrado en diversas arquitecturas modernas de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales y las redes de autoencoders, donde se busca optimizar el rendimiento sin sacrificar la precisión.