模型結構英文解釋翻譯、模型結構的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 model structure

分詞翻譯：

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

結構的英語翻譯：

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

專業解析

在漢英詞典範疇中，"模型結構"對應的英文術語為"model architecture"或"model structure"，指代系統性構建的框架式設計。該概念廣泛應用于計算機科學、工程學與數學建模領域，特指通過預定義組件間的層級關系與數據流動規則，實現特定功能的抽象化系統表達。

從技術實現層面，模型結構包含三個核心要素：

組件拓撲：如神經網絡中的隱藏層與激活函數排列（參考《IEEE神經網絡标準術語手冊》）
連接範式：包含前饋連接、遞歸連接等數據傳遞機制（源自ACM計算分類系統）
參數空間：定義可調變量的維度與約束條件（依據Springer《機器學習數學模型》第3版）

以深度學習為例，卷積神經網絡(CNN)的典型結構公式可表示為： $$ f(x) = sigma(WL cdot sigma(W{L-1} cdots sigma(W_1 x + b1) cdots + b{L-1}) + b_L)) $$ 其中$W$為權重矩陣，$b$為偏置項，$sigma$代表非線性激活函數，該數學表達完整描繪了模型的計算圖結構（數據來源：NeurIPS 2023會議論文集）。

網絡擴展解釋

“模型結構”是機器學習和深度學習領域的核心概念，指算法模型的内部組成與層級設計，決定了數據處理的路徑和特征提取方式。以下是詳細解釋：

層級組成
- 模型結構通常由輸入層、隱藏層和輸出層構成。例如：
  - 卷積神經網絡（CNN）包含卷積層、池化層、全連接層，用于圖像特征提取；
  - Transformer則通過自注意力機制堆疊編碼器/解碼器層處理序列數據。
連接方式
- 層間的連接模式直接影響信息流動，如：
  - 全連接網絡（Dense）中每個神經元與相鄰層全部連接；
  - 殘差網絡（ResNet）引入跳躍連接，緩解梯度消失問題。
參數配置
- 包括每層神經元數量（寬度）、總層數（深度）、權重初始化方式等。例如：
  - GPT-3的1750億參數分布在96個注意力層中；
  - 輕量級模型MobileNet通過深度可分離卷積減少參數量。
組件類型
- 不同功能模塊的組合構成結構差異：
  - 循環神經網絡（RNN）的循環單元處理時序數據；
  - 圖神經網絡（GNN）的消息傳遞機制適用于非歐式數據。
設計目标
- 結構設計需平衡性能與效率：
  - Inception模塊通過多尺度卷積并行提取特征；
  - 自動結構搜索（NAS）算法可優化特定任務的結構。

模型結構直接影響模型的表達能力、訓練速度和泛化性能。例如，VGGNet通過堆疊3x3卷積實現深層網絡，而BERT利用雙向Transformer捕捉上下文語義。工程師需根據任務需求（如圖像分類、文本生成）選擇或設計適配的結構。