帮我在各大技术论坛搜索最新的算法，可以用于从原始数据中提取出和标签相关度更高的特征，也就是最前沿的特征提取算法。

1. Convolutional Neural Networks (CNNs)：卷积神经网络是一种广泛用于图像和视频分类的深度学习算法，可以从原始数据中提取出高度相关的特征。

2. Autoencoders：自编码器是一种用于无监督学习的神经网络，可以通过压缩原始数据并在解压缩时重建原始数据来提取特征。

3. Random Forests：随机森林是一种机器学习算法，可以通过组合多个决策树来提取特征，以提高预测准确性。

4. Support Vector Machines (SVMs)：支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习算法，可以从原始数据中提取出较为关键的特征。

5. Principal Component Analysis (PCA)：主成分分析是一种用于降维的线性算法，可以从原始数据中提取出最重要的特征。

6. Deep Belief Networks (DBNs)：深度置信网络是一种用于无监督学习的神经网络，可以通过多个层次的特征提取来提高预测准确性。

7. Long Short-Term Memory (LSTM)：长短期记忆是一种递归神经网络，可以从时序数据中提取出相关的特征。

8. Gradient Boosting Machines (GBMs)：梯度提升机是一种机器学习算法，可以通过组合多个决策树来提取特征。

9. Non-negative Matrix Factorization (NMF)：非负矩阵分解是一种用于降维的线性算法，可以从原始数据中提取出最相关的特征。

10. Word2Vec：Word2Vec是一种用于自然语言处理的算法，可以将单词嵌入到向量空间中，以便于计算机处理和理解语言。