如果您查看有关机器学习和神经网络的顶级会议，例如 NeurIPS、ICLR 和 ICML，您会发现许多与神经网络和深度学习相关的论文，因为这些仍然是非常热门/有前途的主题。但是，偶尔，您会发现不涉及神经网络的已接受论文。这是我在快速搜索后发现的一小部分。

• Allan Grønlund 等人的基于近乎紧边距的支持向量机泛化边界(ICML, 2020, pdf )。
• Arthur Jacot 等人的随机特征模型的隐式正则化(ICML, 2020, pdf )。
• Alessandro Luongo 等人的高斯混合模型的量子期望最大化（ICML，2020，pdf ）。
• 从 PAC 到 Plackett-Luce 模型中的实例最优样本复杂性(ICML, 2020, pdf )，作者：Aadirupa Saha 等人。

所以，是的，机器学习的研究不仅仅专注于神经网络和深度学习。您可能可以在此处或在类似会议或期刊的会议记录中找到更多论文。