在计算机科学和人工智能领域，QS网络（也称为Question-Specific Network）是一种特定于问题的网络结构或模型。

它是为了解决特定类型的问题而设计的神经网络架构。传统的神经网络模型通常是通用的，可以用于各种不同类型的任务。然而，对于某些特定的问题类型，使用通用模型可能效果不佳。因此，研究人员开始提出一些问题特定的网络结构，以更好地适应这些问题的特点。QS网络的主要思想是根据问题的特定需求对网络进行定制化设计。它可以根据问题的输入和输出形式、问题的逻辑关系等因素来优化网络结构。通过针对具体问题的特征进行调整，QS网络可以更好地捕捉问题的相关信息，并提供更精确的预测或推理。例如，在自然语言处理中，针对问题回答任务的QS网络可能会采取不同的结构来处理问题和文本之间的关系，从而更好地理解并回答问题。这种问题特定的网络结构可以提高模型的性能和效率。总体而言，QS网络是指为特定问题类型设计的、根据问题需求进行定制化的神经网络模型或网络结构。它旨在提供更好的问题建模和求解能力，从而改善特定问题领域的性能。