Descripción: Una Red Neuronal Basada en Bloques es una arquitectura de red neuronal que organiza sus componentes en módulos o bloques, lo que permite un diseño más estructurado y flexible. Esta modularidad facilita la creación, modificación y entrenamiento de redes complejas, ya que cada bloque puede ser diseñado y optimizado de manera independiente. Las redes neuronales basadas en bloques son especialmente útiles en el contexto del Deep Learning, donde la complejidad de los modelos puede aumentar significativamente. Al dividir la red en bloques, se pueden implementar diferentes tipos de capas y funciones de activación en cada sección, lo que permite una mayor personalización y adaptación a tareas específicas. Además, esta estructura modular puede mejorar la eficiencia del entrenamiento, ya que permite la reutilización de bloques previamente entrenados en nuevas arquitecturas, acelerando el proceso de desarrollo. En resumen, las Redes Neuronales Basadas en Bloques representan un avance significativo en la forma en que se diseñan y entrenan las redes neuronales, ofreciendo una mayor flexibilidad y eficiencia en el aprendizaje profundo.
