Descripción: Una Red Neuronal Conjunta es un tipo de arquitectura de red neuronal que integra múltiples fuentes de datos o modalidades para mejorar el aprendizaje y la predicción. Este enfoque permite que la red combine información de diferentes tipos, como texto, imágenes y datos numéricos, lo que resulta en un modelo más robusto y versátil. Las redes neuronales conjuntas son especialmente útiles en situaciones donde los datos son heterogéneos y provienen de diversas fuentes, ya que pueden aprender patrones complejos y relaciones entre las diferentes modalidades. Una de las características principales de estas redes es su capacidad para realizar tareas de fusión de datos, donde se combinan las características extraídas de cada modalidad antes de ser procesadas en capas posteriores de la red. Esto no solo mejora la precisión de las predicciones, sino que también permite una mejor generalización en tareas de aprendizaje automático. En resumen, las redes neuronales conjuntas representan un avance significativo en la forma en que se pueden abordar problemas complejos que requieren la integración de múltiples tipos de datos, ofreciendo un enfoque más holístico y efectivo para el aprendizaje automático.
