Descripción: Una Red Convolucional Con Puerta (Gated Convolutional Network, GCN) es un tipo de red neuronal que incorpora mecanismos de puerta para regular el flujo de información a través de sus capas convolucionales. Este enfoque permite que la red aprenda a seleccionar qué información es relevante y debe ser transmitida a las siguientes capas, mejorando así la capacidad de la red para manejar datos complejos y ruidosos. Las puertas actúan como filtros que determinan la importancia de las características extraídas, lo que resulta en una mayor eficiencia en el aprendizaje y en la generalización de patrones. Las GCN son especialmente útiles en tareas donde la secuencia y el contexto son cruciales, como en el procesamiento de lenguaje natural y en la visión por computadora. Al integrar estos mecanismos de control, las GCN pueden adaptarse mejor a diferentes tipos de datos y tareas, lo que las convierte en una herramienta poderosa en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.
