2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息

官网：www.icmlnn.org

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

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

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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）