算法模型是用於解決特定問題或任務的數學或計算方法，它包括模型、算法和網路結構三個核心組成部分。
模型：模型是對生成數據的過程進行建模的數學結構，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(SVM)、決策樹、隨機森林等。這些模型通過擬合函式映射輸入特徵到預測輸出標籤之間的關係，以實現在新樣本上的準確預測。
算法：算法是針對特定問題或任務的數學/計算方法，與模型密切相關。它用於幫助擬合模型，選擇最優的參數和超參數，並最佳化損失函式。例如，在人臉表情識別中，可能會使用基於梯度下降的算法來最小化損失，或者使用搜尋算法來尋找最佳超參數的組合。
網路結構：網路結構是神經網路中的一個重要組成部分，指的是各層神經元之間的拓撲結構和連線方式。常用的網路結構包括卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)和深度殘差網路(ResNet)。這些結構有助於提取不同抽象級別的特徵，有效提高識別準確率。
在更廣泛的套用場景中，如軍事人工智慧，算法模型是智慧型化作戰的「靈魂」，為機器注入感知力、洞察力和創造力，是人工智慧演進過程的根本推動力。