第124章 神經網路架構(第2/3 頁)

機器理解時間順序與上下文語境的能力。

（四）自編碼器（AE）：資料降維與特徵提取能手

AE 含編碼器和解碼器兩部分，編碼器將高維輸入資料壓縮成低維特徵表示（編碼），解碼器再從編碼重構原始資料。訓練旨在最小化重構誤差，迫使網路學習資料關鍵特徵。AE 應用廣泛，可用於資料壓縮、去噪、異常檢測。變分自編碼器（VAE）更是引入機率分佈概念，生成全新資料樣本，拓展應用至影象生成、藥物分子設計領域。

三、前沿神經網路架構創新探索

（一）transformer 架構：革新自然語言與視覺處理

transformer 摒棄 RNN 順序依賴，採用多頭注意力機制，同步關注輸入序列不同位置資訊，捕捉複雜語義關係。架構由編碼器、解碼器組成，編碼器提取特徵，解碼器生成輸出。Gpt 系列基於 transformer 編碼器，成為自然語言處理標杆，Gpt-4 語言理解生成超乎想象；谷歌 bERt 預訓練模型，雙向編碼語義，提升下游任務精度；在視覺領域，Vit 將影象切分成塊，類比文字序列處理，打破 cNN 在影象領域長期主導，開闢新正規化。

（二）圖神經網路（GNN）：攻克圖結構資料難題

現實世界諸多資料呈圖結構，如社交網路、化學分子、交通路網。GNN 應運而生，節點間資訊傳遞、聚合，迭代更新節點狀態，學習圖結構特徵。圖卷積網路（GcN）是經典形式，定義節點鄰域卷積運算，提取區域性特徵；GraphSAGE 提出取樣聚合策略，緩解大規模圖計算壓力；GNN 在社交推薦、藥物研發、智慧交通大顯身手，挖掘圖資料隱藏關係與價值。

（三）神經架構搜尋（NAS）：自動化架構設計新潮流

NAS 旨在自動搜尋最優神經網路架構，替代人工繁瑣設計。基於強化學習、進化演算法或梯度下降策略，在預設搜尋空間，評估架構效能得分，篩選最優架構。谷歌 AutomL 是典型代表，大幅降低設計門檻，提高研發效率，讓非專業人士也能快速定製神經網路；但 NAS 計算成本高、搜尋空間有限，尚待完善最佳化。

四、神經網路架構在各領域的應用與實戰案例

（一）醫療領域：AI 輔助精準診療

醫學影像診斷利用 cNN 識別 x 光、ct、mRI 影像病變。谷歌 deepmind 研發的 AI 系統，能精準檢測眼疾、腦部腫瘤，準確率超專業醫生；AI 輔助藥物研發，透過 GNN 分析藥物分子結構與活性關係，篩選潛在藥物，加速研發程序；預測疾病風險與康復效果，RNN 處理患者病史、治療記錄序列資料，提前預警疾病復發，最佳化治療方案。

（二）金融領域：智慧投資與風險管控

量化投資藉助 RNN、LStm 分析歷史股價、成交量，預測走勢，捕捉投資機會；銀行用 cNN 識別支票、票據真偽，提升金融安全；風險評估利用神經網路分析企業財務報表、信用記錄，構建信用評分模型，精準評估違約風險，降低不良貸款率，助力金融穩健運營。

（三）交通領域：自動駕駛與智慧交通

自動駕駛汽車整合 cNN 感知路況、行人、交通標誌，RNN 預測車輛行駛軌跡，規劃安全路線；智慧交通系統依 GNN 分析城市交通路網擁堵情況，動態調控訊號燈時長，提高道路通行效率，緩解城市擁堵。

（四）娛樂領域：內容創作與遊戲升級

AI 繪畫、寫作藉助 Gpt、Stable diffusion 等基於 transformer 的工具，生成精美畫作、小說故