计算机算法的创新可以从多个角度进行，以下是一些关键的创新方法：
问题和解法的不同角度：
尝试从一个新的视角去看待问题，或者用不同的方式去解决同一个问题。这可能涉及到对现有问题的重新定义或对已有解决方案的重新思考。
增强算法的健壮性和效能：
对已有的算法进行深入研究，了解其优缺点，并尝试改进其缺陷或进行优化，从而使其更健壮、更高效。
针对新的应用场景设计适合的算法：
针对新兴的应用场景，需要设计出新的算法，使其适合具体的使用场景。这需要对新兴应用场景有深入的理解，并能够针对具体问题提出创新的解决方案。
利用新的技术手段：
充分利用现代技术手段，如人工智能、机器学习、大数据等，来实现更高效、更准确的算法。这些技术手段可以为算法提供更好的平台和更广泛的应用范围。
跨学科的创新和理论的开拓：
完全的创新往往需要跨学科的知识和理论的开拓。这可能涉及到不同领域的知识融合，从而产生全新的算法和应用。
算法性能的改进：
从算法的性能指标角度考虑，如收敛速度和精度的提高。可以通过改进网络结构、引入新的优化方法等手段来实现。
结合多种算法的优势：
通过整合多种算法的优势，可以实现算法的创新并提高原算法的性能。这需要对不同算法的优缺点有深入的了解，并能够将它们有效地结合。
高效的大数据处理技术：
利用高效的大数据处理技术，如MapReduce和Spark，可以使算法能够处理海量数据，从而提高算法的实际应用价值。
智能算法和模式识别：
随着深度学习等技术的发展，智能算法和模式识别在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。通过改进这些算法，可以提高其在复杂任务中的表现。
强化学习和自适应算法：
强化学习在决策优化和自适应控制中的应用日益广泛，通过不断试错学习环境中的最优策略。自适应算法的研究重点在于提高算法的适应性和鲁棒性。
总结来说，计算机算法的创新需要综合运用多种方法和技术，从多个角度进行深入的思考和探索。通过不断的理论研究和实践应用，可以不断推动计算机算法的发展和创新。