广义递归神经元在处理复杂结构时有哪些优势？

广义神经元（GN）和递归广义神经元（RGN）在处理复杂结构时具有一些优势。由于具有两个聚合函数和两个激活函数，GN能够对复杂问题的非线性表现出弹性。此外，由于可训练参数的数量较少，GN和RGN需要的内存和计算资源较少，因此这些结构对于在资源受限的硬件平台上进行快速实现是有吸引力的选择 。