模型结构英文解释翻译、模型结构的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 model structure

分词翻译：

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

结构的英语翻译：

frame; structure; composition; configuration; construction; fabric; mechanism
【计】 frame work
【医】 constitution; formatio; formation; installation; structure; tcxture

专业解析

在汉英词典范畴中，"模型结构"对应的英文术语为"model architecture"或"model structure"，指代系统性构建的框架式设计。该概念广泛应用于计算机科学、工程学与数学建模领域，特指通过预定义组件间的层级关系与数据流动规则，实现特定功能的抽象化系统表达。

从技术实现层面，模型结构包含三个核心要素：

组件拓扑：如神经网络中的隐藏层与激活函数排列（参考《IEEE神经网络标准术语手册》）
连接范式：包含前馈连接、递归连接等数据传递机制（源自ACM计算分类系统）
参数空间：定义可调变量的维度与约束条件（依据Springer《机器学习数学模型》第3版）

以深度学习为例，卷积神经网络(CNN)的典型结构公式可表示为： $$ f(x) = sigma(WL cdot sigma(W{L-1} cdots sigma(W_1 x + b1) cdots + b{L-1}) + b_L)) $$ 其中$W$为权重矩阵，$b$为偏置项，$sigma$代表非线性激活函数，该数学表达完整描绘了模型的计算图结构（数据来源：NeurIPS 2023会议论文集）。

网络扩展解释

“模型结构”是机器学习和深度学习领域的核心概念，指算法模型的内部组成与层级设计，决定了数据处理的路径和特征提取方式。以下是详细解释：

层级组成
- 模型结构通常由输入层、隐藏层和输出层构成。例如：
  - 卷积神经网络（CNN）包含卷积层、池化层、全连接层，用于图像特征提取；
  - Transformer则通过自注意力机制堆叠编码器/解码器层处理序列数据。
连接方式
- 层间的连接模式直接影响信息流动，如：
  - 全连接网络（Dense）中每个神经元与相邻层全部连接；
  - 残差网络（ResNet）引入跳跃连接，缓解梯度消失问题。
参数配置
- 包括每层神经元数量（宽度）、总层数（深度）、权重初始化方式等。例如：
  - GPT-3的1750亿参数分布在96个注意力层中；
  - 轻量级模型MobileNet通过深度可分离卷积减少参数量。
组件类型
- 不同功能模块的组合构成结构差异：
  - 循环神经网络（RNN）的循环单元处理时序数据；
  - 图神经网络（GNN）的消息传递机制适用于非欧式数据。
设计目标
- 结构设计需平衡性能与效率：
  - Inception模块通过多尺度卷积并行提取特征；
  - 自动结构搜索（NAS）算法可优化特定任务的结构。

模型结构直接影响模型的表达能力、训练速度和泛化性能。例如，VGGNet通过堆叠3x3卷积实现深层网络，而BERT利用双向Transformer捕捉上下文语义。工程师需根据任务需求（如图像分类、文本生成）选择或设计适配的结构。