Descripción: Una Red Neuronal Modular es una arquitectura de red neuronal que se compone de múltiples módulos, cada uno diseñado para abordar tareas específicas dentro de un sistema más amplio. Esta estructura modular permite que cada componente se especialice en un aspecto particular del problema, lo que mejora la eficiencia y la precisión del modelo en general. Las redes neuronales modulares son especialmente útiles en situaciones donde se requiere un enfoque multifacético, ya que pueden combinarse para resolver problemas complejos de manera más efectiva que una red neuronal monolítica. Cada módulo puede ser entrenado de forma independiente, lo que facilita la adaptación y la mejora continua del sistema. Además, esta arquitectura permite una mayor flexibilidad, ya que se pueden agregar o eliminar módulos según sea necesario, lo que la convierte en una opción atractiva para aplicaciones en diversos campos, como la inteligencia artificial, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. En resumen, las redes neuronales modulares representan un avance significativo en la forma en que se diseñan y utilizan las redes neuronales, permitiendo una mayor especialización y eficiencia en la resolución de problemas complejos.
