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DeepSeek使用了卷积神经网络吗

时间: 2025-03-02 13:07:30 浏览: 116

### DeepSeek 中卷积神经网络的使用情况 DeepSeek 主要专注于图神经网络（GNNs），特别是图卷积网络（GCNs）的开发与应用[^1]。然而，这并不意味着完全排除了传统卷积神经网络（CNNs）的作用。对于特定的任务场景，比如处理图像数据或需要利用局部特征提取能力的情况下，DeepSeek 可能会集成 CNN 的组件作为整体架构的一部分。例如，在涉及多模态数据分析时，可以将 CNN 用于处理视觉输入部分，而 GNN 则负责建模实体间的关系结构。尽管如此，主要的研究重点和发展方向仍然是围绕着基于图结构的数据展开的工作，而不是传统的网格状二维图像数据上使用的标准 CNN 架构。 ```python import torch.nn as nn class MultiModalModel(nn.Module): def __init__(self): super(MultiModalModel, self).__init__() # 定义CNN模块处理图像数据 self.cnn_module = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) # 定义GNN模块处理图形结构数据 self.gcn_module = ... def forward(self, image_input, graph_data): cnn_output = self.cnn_module(image_input) gcn_output = self.gcn_module(graph_data) combined_output = ... return combined_output ```

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