Descripción: La Red Neuronal Ortogonal es un tipo de red neuronal que se caracteriza por la utilización de transformaciones ortogonales en su arquitectura. Estas transformaciones permiten que la red mantenga propiedades matemáticas que son beneficiosas para el aprendizaje, como la preservación de la norma de los vectores de entrada. Esto significa que, a diferencia de las redes neuronales tradicionales, donde los pesos pueden llevar a la pérdida de información, las redes ortogonales pueden ayudar a evitar problemas como el desvanecimiento o explosión del gradiente. Las redes neuronales ortogonales son especialmente útiles en tareas donde se requiere una alta precisión y estabilidad en el aprendizaje, ya que su estructura permite una mejor generalización de los datos. Además, estas redes pueden ser más eficientes en términos de computación, ya que las operaciones ortogonales pueden ser implementadas de manera que reduzcan la complejidad computacional. En resumen, las redes neuronales ortogonales representan una evolución en el diseño de arquitecturas de redes, ofreciendo ventajas significativas en el rendimiento y la estabilidad del aprendizaje automático.
