cnn-bigru网络模型结构图

抱歉，我无法提供图片或图形。但是，我可以为您描述CNN-BiGRU网络模型的结构。

CNN-BiGRU是一种深度学习网络模型，主要用于自然语言处理任务，如文本分类或情感分析。它结合了卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）。

该模型的结构如下：

1. 输入层：接受文本序列作为输入。

2. 卷积神经网络（CNN）层：该层用于提取文本中的局部特征。它包括多个卷积核，每个卷积核负责捕捉不同的特征。卷积操作可以有效地捕捉词语之间的局部依赖关系。

3. 池化层：在卷积层之后，可以使用池化操作来减少特征维度并保留最重要的特征。

4. 双向门控循环单元（BiGRU）层：这是一个循环神经网络层，由两个方向相反的门控循环单元（GRU）组成，一个用于正向传播，另一个用于反向传播。该层可以捕捉到文本序列中的上下文信息。

5. 全连接层：最后一层是一个全连接层，用于将BiGRU层的输出映射到分类任务的标签。

整个网络模型通过反向传播算法进行训练，以最小化损失函数，并根据输入文本的特征进行预测或分类。

请注意，具体的网络结构和参数配置可能因具体的实现而有所不同，上述描述仅为一种常见的CNN-BiGRU网络模型结构。