Descripción: Los modelos multimodales basados en redes utilizan estructuras de red para representar y analizar relaciones entre diferentes modalidades, como texto, imágenes, audio y video. Estos modelos son capaces de integrar y procesar información de diversas fuentes, lo que les permite capturar la complejidad de los datos del mundo real. A través de la utilización de nodos y conexiones, se pueden establecer interacciones y dependencias entre las distintas modalidades, facilitando así un análisis más profundo y contextualizado. Las características principales de estos modelos incluyen su capacidad para aprender representaciones conjuntas, su flexibilidad para adaptarse a diferentes tipos de datos y su potencial para mejorar la precisión en tareas de clasificación y predicción. La relevancia de los modelos multimodales basados en redes radica en su aplicación en diversos campos tecnológicos, donde se busca desarrollar sistemas que puedan entender y generar contenido de manera más humana y natural. Al combinar diferentes tipos de datos, estos modelos no solo enriquecen la información disponible, sino que también permiten una mejor comprensión de las interacciones entre las modalidades, lo que resulta en un rendimiento superior en tareas complejas.
