在AI论文中，有哪些简单但功能强大的创意？

1. 异常检测算法——孤立森林(Isolation Forest)

孤立森林的基本原理非常简单，但在检测异常值方面表现出色。该算法通过不断二分数据空间，将异常数据点迅速“孤立”出来。具体而言，若一个数据点能在较少的二分操作后被单独隔离，那么它很可能是一个异常点。比如，下图展示了通过二叉树结构实现的孤立过程，其中数据点d在较少的二分操作后被分离，因此它更有可能是异常点。 [图片]

进一步说明，我们可以引入多棵孤立树，形成随机森林(Random Forest)。当大多数树在较早阶段就能将某个数据点分离出来时，这个点被判定为异常点的可能性就更高。下图显示了随着树数量增加，数据点被“孤立”的平均次数趋于稳定。若某个点在少数几次分割后就被分离，那么它很可能是异常点。

2. Word2Vec

Word2Vec是由Mikolov于2013年提出的，现在已被广泛引用。这项技术在NLP领域具有里程碑意义，其基本思想也很容易理解：通过大量文本数据，利用上下文预测目标词汇出现的概率，从而训练一个神经网络模型。最终得到的参数矩阵即为每个词的向量表示。

具体而言，Skip-Gram模型旨在给定句子中的一个词，预测其邻近词出现的概率；而CBOW模型则相反。通过将词向量矩阵与输入向量相乘，然后经过softmax层计算出每个可能输出词的概率。这种简洁而优雅的方法不仅在NLP领域广泛应用，还在其他领域取得了显著成果。 [图片]

Word2Vec的应用范围非常广泛，已成为几乎所有NLP项目的标准步骤。此外，它还在其他领域取得了成功，如推荐系统和图像标注等。

3. 主成分分析(PCA)

主成分分析是一种用于降维的技术，通过保留主要特征来简化数据结构。PCA的核心思想是从原始数据中提取最重要的成分，从而减少数据维度。这种方法不仅计算简单，而且效果显著，在数据可视化和特征选择等方面有着广泛应用。 [图片]

4. 残差学习(Residual Learning)

残差学习是一种创新的深度学习技术，由Kaiming He等人提出。其核心思想是在神经网络中引入残差块，使得网络能够更容易地学习深层结构。这种做法极大地提高了模型性能，并且在后续研究中得到了广泛应用。

5. 支持向量机(SVM)

支持向量机是一种经典的机器学习算法，其基本思路是通过找到最佳超平面来区分不同类别的数据点。SVM的独特之处在于其能够处理非线性问题，这得益于核函数的应用。例如，通过将低维数据映射到高维空间，SVM能够在复杂的数据集中找到有效的分类边界。 [图片]

总结起来，在机器学习领域，有许多简单而高效的想法。这些创意不仅推动了技术进步，还为各种实际应用提供了强大工具。欢迎分享你认为有趣或有用的其他简单但强大的算法。