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