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)
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