Polar-FFA的神經極化機制可以通過在卷積神經網絡（CNN）和Transformer架構中引入正負神經元的概念來進行擴展。在CNN中，這種擴展可以通過在每個卷積層中將神經元分為正極化和負極化兩組，分別針對真實數據和合成數據進行特徵學習。這樣的設計不僅能夠提高特徵提取的靈活性，還能在面對不同類型的輸入時，通過對應的神經元組來最大化或最小化其適應度分數，從而增強模型的表現。
在Transformer架構中，神經極化機制可以應用於自注意力機制中，通過將注意力權重分為正向和反向來強化模型對不同類型信息的處理。這樣的設計能夠促進模型在處理複雜序列數據時的穩定性和準確性，特別是在多模態學習或對抗樣本的情境下。此外，這種極化機制還可以幫助模型在訓練過程中更好地捕捉到數據的潛在結構，從而進一步提升性能。