该文综述深度学习在信道编码中的应用，包括：利用正交最大化与对抗训练提升NECST编码鲁棒性；采用BP-CNN迭代解码去噪；将Transformer扩展至任意块长线性码软译码；通过循环网络绑定参数减少解码器参数量；利用机器学习定制校验矩阵、优化极化码索引、结合加权置信传播与主动学习改进BCH解码；并探讨无线通信抗攻击及神经网络解码的能力与局限。