以下是機器學習方向的一些創(chuàng)新點：

一、算法創(chuàng)新

1. 新型神經(jīng)網(wǎng)絡架構

   • 圖神經(jīng)網(wǎng)絡（Graph Neural Networks，GNNs）
     • 傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡主要處理歐幾里得空間的數(shù)據(jù)，如圖像（網(wǎng)格結(jié)構）和序列（線性結(jié)構）。然而，現(xiàn)實世界中有許多數(shù)據(jù)具有圖結(jié)構，如社交網(wǎng)絡、分子結(jié)構等。圖神經(jīng)網(wǎng)絡通過在圖結(jié)構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，化學鍵是邊。GNNs可以預測分子的性質(zhì)，幫助篩選有潛力的藥物分子，這是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡難以做到的。
   • Transformer架構的拓展
     • Transformer最初應用于自然語言處理領域，如谷歌的BERT模型?，F(xiàn)在，其架構被不斷拓展到其他領域。例如，在計算機視覺領域的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。這種架構創(chuàng)新打破了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在計算機視覺領域長期的主導地位，為圖像識別等任務提供了新的思路。

2. 強化學習算法改進

   • 分層強化學習（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）
     • 在復雜的環(huán)境中，如機器人控制任務，傳統(tǒng)的強化學習