以下是機(jī)器學(xué)習(xí)方向的一些創(chuàng)新點：

一、算法創(chuàng)新

1. 新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

   • 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Networks，GNNs）
     • 傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要處理歐幾里得空間的數(shù)據(jù)，如圖像（網(wǎng)格結(jié)構(gòu)）和序列（線性結(jié)構(gòu)）。然而，現(xiàn)實世界中有許多數(shù)據(jù)具有圖結(jié)構(gòu)，如社交網(wǎng)絡(luò)、分子結(jié)構(gòu)等。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過在圖結(jié)構(gòu)上定義卷積操作等方式，能夠有效地處理圖數(shù)據(jù)。例如，在藥物研發(fā)中，分子可以表示為圖，其中原子是節(jié)點，化學(xué)鍵是邊。GNNs可以預(yù)測分子的性質(zhì)，幫助篩選有潛力的藥物分子，這是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以做到的。
   • Transformer架構(gòu)的拓展
     • Transformer最初應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域，如谷歌的BERT模型?，F(xiàn)在，其架構(gòu)被不斷拓展到其他領(lǐng)域。例如，在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的Vision Transformer（ViT），它將圖像分割成小塊，然后像處理文本中的單詞一樣處理這些圖像塊。這種架構(gòu)創(chuàng)新打破了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計算機(jī)視覺領(lǐng)域長期的主導(dǎo)地位，為圖像識別等任務(wù)提供了新的思路。

2. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法改進(jìn)

   • 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）
     • 在復(fù)雜的環(huán)境中，如機(jī)器人控制任務(wù)，傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)