Descripción: La arquitectura de cuello de botella en redes neuronales se refiere a un diseño que incluye capas específicas que limitan la cantidad de información que fluye a través de la red en ciertos puntos. Este enfoque se utiliza para reducir la complejidad del modelo y mejorar la eficiencia en el procesamiento de datos. En el contexto de redes neuronales recurrentes (RNN), las capas de cuello de botella permiten que la red se enfoque en las características más relevantes de las secuencias de datos, facilitando el aprendizaje de patrones temporales. En las redes generativas antagónicas (GAN), estas capas ayudan a generar representaciones más compactas y efectivas, lo que es crucial para la calidad de las imágenes o datos generados. Por otro lado, en las redes neuronales convolucionales (CNN), las capas de cuello de botella se utilizan para reducir la dimensionalidad de las características extraídas, lo que optimiza el rendimiento y la velocidad de la red. En general, esta arquitectura es fundamental para equilibrar la capacidad de aprendizaje de la red con la necesidad de evitar el sobreajuste y mejorar la generalización del modelo en tareas complejas.
