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列出机器学习方向的创新点

以下是机器学习方向的一些创新点:

一、算法创新

  1. 新型神经网络架构

    • 图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)
      • 传统的神经网络主要处理欧几里得空间的数据,如图像(网格结构)和序列(线性结构)。然而,现实世界中有许多数据具有图结构,如社交网络、分子结构等。图神经网络通过在图结构上定义卷积操作等方式,能够有效地处理图数据。例如,在药物研发中,分子可以表示为图,其中原子是节点,化学键是边。GNNs可以预测分子的性质,帮助筛选有潜力的药物分子,这是传统神经网络难以做到的。
    • Transformer架构的拓展
      • Transformer最初应用于自然语言处理领域,如谷歌的BERT模型。现在,其架构被不断拓展到其他领域。例如,在计算机视觉领域的Vision Transformer(ViT),它将图像分割成小块,然后像处理文本中的单词一样处理这些图像块。这种架构创新打破了卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域长期的主导地位,为图像识别等任务提供了新的思路。
  2. 强化学习算法改进

    • 分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning,HRL)
      • 在复杂的环境中,如机器人控制任务,传统的强化学习

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