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機器學習“元素周期表”顯示了20多種經(jīng)典算法是如何連接的。圖片來源：美國麻省理工學院
美國麻省理工學院團隊創(chuàng)建了一個獨特的機器學習“元素周期表”，它展示了超過20種經(jīng)典機器學習算法之間的聯(lián)系。這一框架揭示了科學家融合不同方法中的策略，將改進現(xiàn)有的AI模型或提出全新的模型，并進一步促進人工智能（AI）技術的發(fā)展和應用。
化學中的元素周期表是根據(jù)元素原子核電荷數(shù)從小至大排序構建的列表。元素周期表能準確地預測各元素的特性及其之間的關系，因此它在化學及其他科學范疇中得到了廣泛使用，是分析化學行為時非常有用的框架。
此次創(chuàng)建的AI框架則基于一個核心思想：所有這些算法都在學習數(shù)據(jù)點間的特定關系，盡管每種算法實現(xiàn)這一點的方式可能略有不同，但背后的核心數(shù)學原理是相通的。基于此，研究人員找到了一個統(tǒng)一的方程式，它是許多經(jīng)典AI算法的基礎。利用這個方程式，他們重新構建并排列了一些流行的方法，根據(jù)它們學習到的數(shù)據(jù)點間的關系類型對每種方法進行分類。
例如，通過將兩種不同算法的關鍵元素組合起來，團隊開發(fā)出了一種新的圖像分類算法，其性能比現(xiàn)有最先進的技術高出8%。這表明，這種機器學習“元素周期表”不僅有助于理解現(xiàn)有算法之間的聯(lián)系，還為創(chuàng)造更高效的算法提供了實際指導。
就像化學元素周期表最初留有空白等待未來科學家填充一樣，這個機器學習的“元素周期表”中也存在一些空白區(qū)域，暗示著理論上應該存在但尚未被發(fā)現(xiàn)的算法。這些空白預測了潛在的新算法位置，為人們提供了一個工具包，不用再重復探索以前方法中已涵蓋的概念，讓設計新算法變得更加高效。（記者張夢然）
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