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尽管在深度学习方面取得了最近的进展，但大多数方法仍然采用类似“筒仓”的解决方案，专注于孤立地学习每个任务:为每个单独的任务训练一个单独的神经网络。然而，许多现实问题需要多模态方法，因此需要多任务模型。
由于时空数据量的激增,基于位置的服务和应用的普及,以及从时空数据中提取知识以解决广泛的现实问题的重要性,在过去十年中,在空间和时空数据分析领域进行了大量的研究和开发工作。现有作品的主要目标是开发算法和
在深度学习中如何利用大量易获取的无标注数据增强神经网络模型的特征表达能力是一个具有重要意义的研究问题而对比学习是解决该问题的有效方法之一近年来得到了学术界的广泛关注涌现出一大批新的研究方法和成果.本文
有关神经网络的一些论文，比较不错，推荐给大家。
卷积神经网络的经典论文,包括LeNet、AlexNet、ResNet、YOLO、R-CNN、VGG16,作为引领卷积神经网络发展的论文,无论是深度学习小白,还是已经进入深度学习领域但还没有读过这些论文
BP神经网络是当今应用非常广泛的非线性网络，可以应用于很多领域。
卷积神经网络研究综述，很详细。
卷积神经网络研究综述（周飞燕等）
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