Descripción: La Capa Bilineal es un componente en redes neuronales que aplica una transformación bilineal a los datos de entrada. Esta capa se caracteriza por su capacidad para combinar dos vectores de entrada de manera que el resultado sea una matriz, lo que permite capturar interacciones complejas entre las características de los datos. A menudo se utiliza en mecanismos de atención, donde se busca ponderar la importancia de diferentes partes de la entrada en función de su relevancia para la tarea en cuestión. La transformación bilineal se define matemáticamente como una función que toma dos vectores y produce una matriz, lo que permite que la red neuronal aprenda relaciones no lineales entre las entradas. Esta capacidad de modelar interacciones complejas hace que la Capa Bilineal sea especialmente útil en tareas como la traducción automática, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, donde las relaciones entre diferentes características son cruciales para el rendimiento del modelo. En el contexto de bibliotecas de aprendizaje profundo, la implementación de capas bilineales permite a los desarrolladores construir modelos más sofisticados y precisos, aprovechando la flexibilidad y potencia de estas herramientas.
