神經網路中的特徵工程通常與傳統機器學習有所不同，因為深度神經網路具有自動學習有效特徵（Feature Learning）的能力，能從原始資料中自動抽取和組合複雜的特徵表示，減少對人工特徵工程的依賴。
神經網路中常見的特徵工程相關模型與方法：
1. 卷積神經網路（CNN）• 專門用於圖像處理，利用卷積層自動從原始圖片中萃取局部特徵（如邊緣、紋理）。
• 透過多層堆疊，組合成高階抽象特徵，提升分類和識別能力。
2. 循環神經網路（RNN）、長短期記憶網路（LSTM）
• 用於序列數據（如語音、文字），能捕捉時間或序列的特徵依賴。
• 自動學習時序模式，提升語言模型或時間序列預測準確度。
3. 自編碼器（Autoencoder）
• 無監督學習特徵提取，通過編碼器壓縮輸入數據，解碼器解壓重建，學習數據最重要的壓縮表示。
• 用於降維、資料去噪與異常偵測等任務。
4. Transformer及其變形模型
• 主要用於自然語言處理，利用自注意力機制自動權重化不同特徵的重要性。
• 可捕捉長距離依賴和上下文相關特徵。
5. 圖神經網路（GNN）
• 對於圖結構資料，能自動從節點和邊的關係中提取圖特徵。
• 適用於社交網絡分析、分子結構分析等。
神經網路特徵工程的特色：
• 端到端自動特徵學習，減少人工干預。
• 深度結構有助於捕捉數據複雜的非線性特徵。
• 結合特定架構設計，針對不同數據類型進行特徵抽取。
簡單比喻：
神經網路的特徵工程像是從原材料中自動找到做菜的秘訣，不需要廚師手動選擇材料。
總結：
神經網路模型如CNN、RNN、Autoencoder、Transformer和GNN均能自動進行特徵工程，通過設計不同的網路架構和機制，從原始數據中抽取和組合有效特徵，以提升模型性能。
