Descripción: Una Red Neuronal Binaria es un tipo de red neuronal que se caracteriza por restringir los pesos de sus conexiones a valores binarios, es decir, solo puede tomar valores de -1 o +1. Esta restricción no solo reduce el tamaño del modelo, sino que también disminuye la carga computacional durante el entrenamiento y la inferencia. Al utilizar representaciones binarias, estas redes pueden ser más eficientes en términos de memoria y velocidad, lo que las hace especialmente adecuadas para aplicaciones en dispositivos con recursos limitados, como dispositivos móviles y sistemas embebidos. Las Redes Neuronales Binarias son una forma de optimización dentro del campo del Deep Learning, donde la eficiencia y la rapidez son cruciales. Además, su diseño permite que se implementen algoritmos de aprendizaje más simples y rápidos, lo que facilita su uso en entornos donde el tiempo de respuesta es crítico. A pesar de sus limitaciones en comparación con redes neuronales tradicionales, las Redes Neuronales Binarias han demostrado ser efectivas en tareas específicas, como la clasificación de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural, donde la velocidad y la eficiencia son esenciales.
