Descripción: La fusión neuronal se refiere a la integración de múltiples redes neuronales o sus salidas para mejorar la precisión y la robustez de los modelos de aprendizaje automático. Este enfoque permite combinar las fortalezas de diferentes arquitecturas de redes, aprovechando sus capacidades únicas para abordar problemas complejos. La fusión puede realizarse a nivel de características, donde se combinan las representaciones intermedias de las redes, o a nivel de decisiones, donde se integran las salidas finales de cada red para obtener una predicción más confiable. Este método es especialmente útil en tareas donde la variabilidad de los datos puede afectar el rendimiento de un único modelo, como en el reconocimiento de patrones, procesamiento de información y sistemas de recomendación. La fusión neuronal no solo mejora la precisión, sino que también puede aumentar la generalización del modelo, reduciendo el riesgo de sobreajuste. Además, permite la creación de sistemas más robustos que pueden adaptarse a diferentes contextos y tipos de datos, lo que es esencial en aplicaciones tecnológicas donde la variabilidad es la norma.
