deepSeek使用了那种神经网络

### DeepSeek使用的神经网络架构 DeepSeek采用了一种混合型的神经网络架构，该架构融合了多种先进的深度学习组件来提升性能和效率[^1]。具体而言： #### 多模态感知层 为了处理不同类型的数据输入，如文本、图像和其他结构化数据，DeepSeek引入了一个多模态感知层。这一层次的设计允许模型接收并解析来自不同源的信息流。 #### Transformer编码器-解码器框架 核心部分采用了Transformer架构作为基础构建模块之一。这种选择是因为Transformers在自然语言处理任务上表现出卓越的能力，尤其是在捕捉长距离依赖关系方面具有优势。通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism），每个位置可以关注整个序列中的其他位置，从而增强了对上下文的理解力。 ```python import torch.nn as nn class TransformerModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): super(TransformerModel, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.src_mask = None self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) self.encoder = nn.Embedding(vocab_size, d_model) self.decoder = nn.Linear(d_model, vocab_size) def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None): encoded_src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.d_model) output = self.transformer(encoded_src, tgt, src_mask, tgt_mask) decoded_output = self.decoder(output) return F.log_softmax(decoded_output, dim=-1) ``` 此代码片段展示了如何定义一个简单的基于PyTorch库实现的Transformer模型类。实际应用中，DeepSeek可能会在此基础上进一步优化参数配置以及加入更多定制化的特性以适应特定场景需求。 #### 图卷积网络(GCNs) 除了上述提到的技术外，在某些情况下还会集成图卷积网络用于增强对于复杂关联模式的学习效果。GCNs特别适用于那些节点间存在相互作用或连接关系的任务领域内，比如社交网络分析或是分子化学研究等领域。