我应该使用顺序模型还是函数式API来为两个输入2D矩阵的神经网络建模

对于为两个输入2D矩阵的神经网络建模，可以使用顺序模型或函数式API来实现。

1. 顺序模型（Sequential Model）是一种简单的模型类型，适用于层之间的线性堆叠。可以通过将层逐个添加到模型中来构建顺序模型。顺序模型适用于简单的神经网络结构，其中输入只有一个来源，输出只有一个目标。在顺序模型中，每个层都有一个输入和一个输出，数据流按照层的添加顺序依次传递。
2. 函数式API（Functional API）提供了更灵活的方式来构建神经网络模型。函数式API允许创建具有多个输入和多个输出的模型，以及具有共享层的模型。通过使用函数式API，可以创建更复杂的网络拓扑结构，如多输入、多输出、分支和共享层等。函数式API适用于需要更高级别的网络结构和灵活性的情况。

对于两个输入2D矩阵的神经网络建模，如果只需要简单的线性堆叠结构，可以选择顺序模型。如果需要更复杂的网络结构，如多输入、多输出或共享层等，可以选择函数式API。

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