第126章 深度学习架构（2/2）

在社交推荐、药物研发、智能交通发挥大作用。 ### （三）神经架构搜索（nas）：自动化架构设计新潮流 nas 打破人工设计局限，自动化架构设计。用强化学习等策略，在搜索空间评估架构得分，筛最优架构。谷歌 automl 是代表，降门槛提效率，但面临成本高、空间有限难题，待完善。 ## 四、深度学习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 医学影像诊断上， 精准识别病变，谷歌 deepmind 的 ai 系统识别眼疾、脑瘤准确率超医生；ai 辅助药物研发，借 gnn 分析分子结构与活性关系，筛选潜在药物。 ### （二）金融领域：智能投资与风险管控 量化投资里，rnn、lstm 分析股价、成交量，预测走势抓机会；银行用 辨支票、票据真伪；风险评估靠神经网络析财务报表、信用记录，建评分模型控违约风险。 ### （三）交通领域：自动驾驶与智能交通 自动驾驶车集成 感知路况，rnn 预测轨迹规划路线；智能交通系统依 gnn 析交通路网拥堵，动态调控信号灯。 ### （四）娱乐领域：内容创作与游戏升级 ai 绘画、写作借 gpt、stable diffusion 等工具生成作品，激发灵感；游戏 ai 用强化学习、rnn 设智能 npc，增趣味性与挑战性。 深度学习架构历经发展，成果斐然，虽仍有挑战，但潜力巨大，未来必将在更多领域大放异彩，推动技术持续革新、行业深度转型。