La arquitectura de red neuronal se refiere a la estructura y organización de una red neuronal artificial, que es un modelo matemático que se inspira en la estructura y funcionamiento del cerebro humano.

La arquitectura de red neuronal define cómo se conectan las neuronas artificiales entre sí para procesar y transmitir información. Las redes neuronales se componen de capas de neuronas interconectadas, cada una de las cuales realiza operaciones matemáticas en la entrada recibida y produce una salida que se envía a la siguiente capa.

La arquitectura de la red neuronal puede ser simple o compleja, dependiendo de la complejidad del problema que se esté abordando. Por ejemplo, una arquitectura de red neuronal simple podría tener solo una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida, mientras que una arquitectura más compleja podría tener múltiples capas ocultas y conexiones entre capas no lineales.

La elección de la arquitectura de la red neuronal es un aspecto importante en la construcción de un modelo de aprendizaje profundo, y puede tener un impacto significativo en su rendimiento y eficacia. Los investigadores de machine learning continúan explorando y desarrollando nuevas arquitecturas de red neuronal para abordar una amplia gama de problemas en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz, entre otros.