Многоструктурные модели представляют собой сложные архитектуры машинного обучения, состоящие из нескольких взаимосвязанных подструктур. Каждая из них фокусируется на определенном аспекте обработки данных, что позволяет более эффективно анализировать сложные наборы информации и повышать общую эффективность модели.