AE 含编码器和解码器两部分，编码器将高维输入数据压缩成低维特征表示（编码），解码器再从编码重构原始数据。训练旨在最小化重构误差，迫使网络学习数据关键特征。AE 应用广泛，可用于数据压缩、去噪、异常检测。变分自编码器（VAE）更是引入概率分布概念，生成全新数据样本，拓展应用至图像生成、药物分子设计领域。

三、前沿神经网络架构创新探索

（一）Transformer 架构：革新自然语言与视觉处理

Transformer 摒弃 RNN 顺序依赖，采用多头注意力机制，同步关注输入序列不同位置信息，捕捉复杂语义关系。架构由编码器、解码器组成，编码器提取特征，解码器生成输出。GPT 系列基于 Transformer 编码器，成为自然语言处理标杆，GPT-4 语言理解生成超乎想象；谷歌 BERT 预训练模型，双向编码语义，提升下游任务精度；在视觉领域，ViT 将图像切分成块，类比文本序列处理，打破 CNN 在图像领域长期主导，开辟新范式。

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（二）图神经网络（GNN）：攻克图结构数据难题

现实世界诸多数据呈图结构，如社交网络、化学分子、交通路网。GNN 应运而生，节点间信息传递、聚合，迭代更新节点状态，学习图结构特征。图卷积网络（GCN）是经典形式，定义节点邻域卷积运算，提取局部特征；GraphSAGE 提出采样聚合策略，缓解大规模图计算压力；GNN 在社交推荐、药物研发、智能交通大显身手，挖掘图数据隐藏关系与价值。

（三）神经架构搜索（NAS）：自动化架构设计新潮流

NAS 旨在自动搜索最优神经网络架构，替代人工繁琐设计。基于强化学习、进化算法或梯度下降策略，在预设搜索空间，评估架构性能得分，筛选最优架构。谷歌 AutoML 是典型代表，大幅降低设计门槛，提高研发效率，让非专业人士也能快速定制神经网络；但 NAS 计算成本高、搜索空间有限，尚待完善优化。

四、神经网络架构在各领域的应用与实战案例

（一）医疗领域：AI 辅助精准诊疗

医学影像诊断利用 CNN 识别 X 光、CT、MRI 影像病变。谷歌 DeepMind 研发的 AI 系统，能精准检测眼疾、脑部肿瘤，准确率超专业医生；AI 辅助药物研发，通过 GNN 分析药物分子结构与活性关系，筛选潜在药物，加速研发进程；预测疾病风险与康复效果，RNN 处理患者病史、治疗记录序列数据，提前预警疾病复发，优化治疗方案。

（二）金融领域：智能投资与风险管控

量化投资借助 RNN、LSTM 分析历史股价、成交量，预测走势，捕捉投资机会；银行用 CNN 识别支票、票据真伪，提升金融安全；风险评估利用神经网络分析企业财务报表、信用记录，构建信用评分模型，精准评估违约风险，降低不良贷款率，助力金融稳健运营。