机器学习方向博士给出的一些创新点

作为一名机器学习方向的博士，我深知算法创新在推动领域发展中的重要性。以下是我对机器学习算法创新点的详细阐述：

1. 新型神经网络架构

   • 图神经网络（GNNs）：传统的神经网络主要处理欧几里得空间的数据，如图像和序列。然而，现实世界中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。
   • 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（HRL）：