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DLNN 2026: International Conference on Deep Learning and Neural Networks

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투고 마감일:
2026-10-08 마감됨
통보일:
2026-11-18
개최일:
2026-12-11
개최지:
Wuhan, China
개최 횟수:
캘린더에 추가: Outlook / Apple (.ics)
조회: 4465   팔로우: 0   참가: 0
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DLNN
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회반 지수 (CP-I)

43.3 / 100
전체 5,696개 중 3,658위 · 상위 65%

인공지능·기계학습 분야 741개 중 467위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
30
커뮤니티 관심도 (10%)
16
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 2 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 8명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-13

논문 모집

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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