Полносвязный неориентированный граф характеризует модель нейронной сети, в которой каждый нейрон из одного слоя соединен с каждым нейроном из следующего слоя без учета направления связей. Это означает, что каждый нейрон уровня n связан с каждым нейроном уровня n+1.
Среди перечисленных моделей нейронных сетей полносвязный неориентированный граф описывает многослойный персептрон (MLP) или глубокую нейронную сеть. MLP состоит из нескольких слоев нейронов, где каждый нейрон представляет собой узел в графе, а связи между нейронами представляют собой ребра. Каждый нейрон в одном слое соединен со всеми нейронами в следующем слое, что создает полносвязную структуру.
Этот тип модели нейронной сети широко используется в области машинного обучения для задач классификации, регрессии, анализа изображений и других областей. Однако у MLP есть недостатки, такие как вычислительная сложность обучения из-за большого количества связей и нейронов. Именно поэтому в последнее время наблюдается переход к более сложным моделям нейронных сетей, таким как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), которые имеют более эффективную архитектуру для различных типов данных.