除了神經網絡，還有多種機器學習技術可以用於自動位移檢測和流形轉換：
支持向量機（SVM）：SVM可以用於分類和回歸問題，通過學習數據的邊界來進行位移檢測，特別是在處理高維數據時，SVM能夠有效地找到最佳的分隔超平面。
隨機森林（Random Forest）：這是一種集成學習方法，可以用於特徵選擇和回歸分析，通過多棵決策樹的投票來提高預測的準確性，適合用於流形轉換中的特徵提取。
主成分分析（PCA）：PCA是一種線性降維技術，可以用於流形轉換，通過提取數據中的主要成分來簡化數據結構，雖然它是線性的，但可以作為非線性方法的前處理步驟。
自編碼器（Autoencoders）：自編碼器是一種無監督學習技術，可以用於學習數據的低維表示，適合用於流形學習和數據降維，並能夠捕捉數據中的非線性特徵。
高斯過程回歸（Gaussian Process Regression, GPR）：GPR是一種非參數的貝葉斯回歸方法，可以用於流形轉換中的不確定性量化，特別適合於處理小樣本數據的情況。
這些技術可以根據具體的應用場景和數據特性進行選擇和組合，以提高自動位移檢測和流形轉換的效果。