神经网络模型的结构图

工神经网络是一种旨在模仿脑结构及其功能的信息处理系统[1] 。嗯，有点教科书的古板，但讲的如此简洁、清楚。一、M-P模型知道神经网络到底是什么图神经网络是一种对图数据的深度学习模型，可以处理具有任意形状和规模的图数据。与传统神经网络不同的是，GNN可以捕捉节点和边之间的拓扑关系，并通过信息传播和聚合来获得全的特征表示。常见的GNN模型包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等。

主要的神经网络结构，记忆更深刻。作者：Andre Ye译：McGL 随着深度学习的快速发展，们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该就可以构成结构不同、用途不同的神经网络。例如，图1就是一个简单的工神经网络。图1：神经网络图二. 神经网络模型对于图1神经网络图的解释，我们使

上图依然是一个RNN神经网络的时序展开模型，中间t时刻的网络模型揭示了RNN的结构。可以看到，原始的RNN网络的内部结构非常简单。神经元A在t时刻的状神经元模型神经元是神经网络中最基本的结构，也可以说是神经网络的基本单元，它的设计灵感完全来源于生物学上神经元的信息传播机。我们学过生物的同