Descripción: Las redes neuronales binarizadas son un tipo de arquitectura de red que utiliza pesos y activaciones en formato binario, es decir, solo pueden tomar valores de 0 o 1. Esta simplificación permite reducir significativamente el tamaño del modelo y aumentar la velocidad de procesamiento, lo que es especialmente útil en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT. Al convertir los pesos y las activaciones a binarios, se minimiza la cantidad de memoria necesaria y se acelera el cálculo, ya que las operaciones binarias son más rápidas que las operaciones con números de punto flotante. Además, las redes neuronales binarizadas pueden mantener un rendimiento competitivo en tareas de clasificación y generación de datos, lo que las hace atractivas para aplicaciones en tiempo real. Sin embargo, esta reducción de precisión puede llevar a una disminución en la capacidad de generalización del modelo, lo que plantea un desafío en su implementación. A pesar de esto, las redes neuronales binarizadas han demostrado ser efectivas en diversas aplicaciones, especialmente en el ámbito de la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural, donde la eficiencia y la velocidad son cruciales.
