Descripción: Una Red Neuronal en Bloque es una arquitectura de red neuronal que se compone de múltiples bloques o módulos interconectados, cada uno de los cuales realiza una función específica en el procesamiento de datos. Esta estructura modular permite una mayor flexibilidad y escalabilidad en el diseño de redes neuronales, facilitando la implementación de diferentes tipos de capas y funciones de activación. Los bloques pueden ser diseñados para realizar tareas específicas, como la extracción de características, la normalización de datos o la combinación de información, lo que optimiza el rendimiento general del modelo. Además, esta arquitectura permite la reutilización de bloques en diferentes redes, lo que puede reducir el tiempo de desarrollo y mejorar la eficiencia. Las Redes Neuronales en Bloque son especialmente útiles en aplicaciones complejas, donde se requiere un procesamiento jerárquico y la integración de múltiples fuentes de información. Su diseño modular también facilita la experimentación y la investigación, permitiendo a los investigadores probar nuevas ideas y enfoques sin tener que reconstruir toda la red desde cero.
