重要信息
时间：2025年4月22-24日
地点：中国-重庆
简介
2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN 2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域，通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式，展示相关领域的最新研究成果和技术创新。
征稿主题
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| 神经网络 | 机器学习 | 深度学习算法及应用 |
| 深度神经网络 卷积神经网络 生成对抗网络 递归神经网络 神经网络结构 神经符号混合模型 神经网络的可解释性与可视化方法 神经网络在医疗、金融、能源等领域分析和研究 | 宽度学习系统 机器学习 深度学习 强化学习 学习迁移 知识图谱 路径规划 迁移学习 生成对抗网络 对抗学习 对偶学习 分布式学习 元学习等 | 卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用 递归神经网络（RNN）及其在序列数据中的应用 自编码器与生成模型 神经网络在自然语言处理（NLP）中的应用 神经网络在医学影像分析中的应用 神经网络在生物信息学中的应用 神经网络在智能交通系统中的应用 神经网络在机器人控制中的应用 神经网络在推荐系统中的应用 神经网络在异常检测与预警中的应用 联邦学习与分布式神经网络 神经网络的硬件加速 神经网络在物联网（IoT）中的应用 神经网络在边缘计算中的应用 |
其他
📌 机器学习与神经网络全解析
1. 机器学习基础
- 什么是机器学习？
- 机器学习 vs. 传统编程
- 机器学习的主要分类：
- 监督学习（分类、回归）
- 无监督学习（聚类、降维）
- 强化学习（智能体决策）
2. 机器学习核心算法
- 线性回归、逻辑回归
- 决策树、随机森林
- 支持向量机（SVM）
- K-均值聚类、PCA（主成分分析）
- 贝叶斯分类器
3. 深度学习与神经网络
- 神经网络基础：感知机、多层感知机（MLP）
- 反向传播算法（Backpropagation）
- 激活函数（Sigmoid、ReLU、Softmax）
- 训练技巧（梯度下降、动量优化、Adam）
4. 经典神经网络架构
- 卷积神经网络（CNN）：计算机视觉
- 循环神经网络（RNN）：时间序列、自然语言处理
- 长短时记忆网络（LSTM）：改进RNN，处理长序列依赖
- 生成对抗网络（GAN）：AI绘画、DeepFake
- 变分自编码器（VAE）：数据生成
- Transformer：自然语言处理、GPT模型
5. 机器学习应用
- 图像识别（人脸识别、目标检测）
- 语音识别（自动字幕、智能音箱）
- 自动驾驶（感知、路径规划）
- 医学诊断（AI辅助医生）
- 推荐系统（个性化广告、视频推荐）
- 金融风控（信用评分、股票预测）
6. 未来趋势
- 端侧AI（TinyML）
- 自监督学习（Self-Supervised Learning）
- 大规模预训练模型（GPT、DALL·E）
- 可解释性AI（XAI）