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DLNN 2026: International Conference on Deep Learning and Neural Networks

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Día de Entrega:
2026-10-08 Cerrado
Fecha de Notificación:
2026-11-18
Fecha de conferencia:
2026-12-11
Ubicación:
Wuhan, China
Ediciones:
Añadir al calendario: Outlook / Apple (.ics)
Vistas: 4466   Seguidores: 0   Asistentes: 0
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DLNN
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Índice Conference Partner (CP-I)

43,3 / 100
Puesto n.º 3.658 de 5.696 congresos · 65% superior

N.º 467 de 741 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Reconocimiento académico (35%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Ediciones celebradas (20%)
30
Atención de la comunidad (10%)
16
Integridad del registro público (15%)
55

Datos utilizados: Ediciones documentadas: 2 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 8

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

Confianza 45 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.1 · Calculado el 2026-10-13

Solicitud de Artículos

DLNN 2026 (International Conference on Deep Learning and Neural Networks) is an academic conference held in Wuhan, China on 2026-12-11. The paper submission deadline is 2026-10-08. Acceptance notifications are sent on 2026-11-18.

International Conference on Deep Learning and Neural Networks (DLNN) will bring together leading researchers, engineers and scientists in the domain of interest from around the world. Topics of interest for submission include, but are not limited to: Track 1: Deep Learning Neuro-Fuzzy Algorithms Evolutionary Methods Convolutional Neural Networks (CNN) Deep Hierarchical Networks (DHN) Unsupervised Feature Learning Generative Adversarial Networks (GAN) Deep Metric Learning Methods Deep Reinforcement Learning Machine Learning for Optical Communications Learning Deep Generative Models Graph Representation Learning Active Learning Agent-Based Learning Manifold Learning Multi-Task Learning Statistical Models and Learning Computational Learning Evolutionary Algorithms and Learning Fuzzy Logic-Based Learning Parallel and Distributed Learning Deep Learning for Computing and Network Platforms Deep Learning for Photonic Devices Quantum Photonics and Deep Learning ... Track 2: Neural Networks Robot Control Knowledge Engineering Artificial Intelligence Human-Computer Interaction Deep Learning Signal Processing Information Extraction Natural Language Inference Convolutional Neural Networks Optical Neural Networks and Neuromorphic Photonics Hebbian Theory Residual Neural Networks Self-Organizing Feature Maps Biological Neural Networks Cellular Neural Networks Feedforward Neural Networks Extreme Learning Machines Multilayer Perceptrons Graph Neural Networks Multi-Layer Neural Network Neural Network Hardware Radial Basis Function Networks Recurrent Neural Networks Hopfield Neural Networks ...
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