《NEURAL NETWORKS》在中科院分区中属于计算机科学1区,同时是JCR Q1期刊1。该期刊由Elsevier出版,专注于神经网络的各个方面研究,包括深度学习、人工智能和机器学习相关方法。其年发文量约590篇,审稿周期平均为6-12个月,近三年无中科院预警记录,适合需要高质量研究成果的学者投稿 《NEURAL NETWORKS》1988年
《Neural Networks》在计算机科学和人工智能领域内具有较高的学术声誉和影响力,是被广泛认可的顶尖期刊之一。以下是其分区情况: 一、JCR分区 计算机科学大类:1区 小类学科: 计算机:人工智能为1区 神经科学为1区 二、中科院分区 大类学科: 在不同的时间点和版本中存在差异。有说法认为它属于工程技术2区,但也有...
《Neural Networks》期刊在中科院期刊分区中属于计算机科学领域的1区,位列该学科前5%的顶级期刊行列。这一分类反映了其在人工智能与神经网络研究领域的重要学术地位。 中科院分区的意义与标准 中科院期刊分区(简称“中科院分区”)是中国科学院文献情报中心发布的学术期刊评价体系,旨在帮...
经查询NEURAL NETWORKS是2区。 中科院分区大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊 工程技术 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 2区 2区 否 否JCR分区JCR分区等级 JCR所属学科 分区 影响因子 Q1 NEUROSCIENCES Q1 9.657 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL ...
相关成果以“Cosine Convolutional Neural Network and Its Application for Seizure Detection”为题发表在中科院一区Top期刊《Neural Networks》。山东大学集成电路学院为论文署名单位,刘国洋助理研究员为论文第一作者,周卫东教授为通讯作者。 卷积神经网络(CNN)已在计算机视觉领域、自然语言处理领域广泛应用。传统CNN包含...
福州辑思编译整理了最新的NEURAL NETWORKS 期刊投稿经验, 期刊官方投稿网址,审稿周期/时间,研究方向,SCI期刊分区。
GotenNet: Rethinking Efficient 3D Equivariant Graph Neural Networks Abstract 摘要 理解图的三维(3D)复杂结构对于准确建模各种属性至关重要,然而许多现有方法在完全捕捉这类系统中固有的复杂空间关系和对称性方面存在困难,尤其是在大规模、动态分子数据集中。这些方法通常必须在表达性和计算效率之间进行权衡,限制了它们的...
DeepMind在最新的一篇论文Population Based Training of Neural Networks中,提出了一种新的训练神经网络的方法PBT,这是一种异步优化算法,它同时训练和优化一个群体的网络,从而快速地为任务选择最佳的超参数集合和模型。最重要的是,这种方法不会增加计算开销,能够最大限度地提高性能,并且很容易集成到现有的机器学习流程中...
Neural Networks是世界上三个历史最悠久的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会 (INNS)、欧洲神经网络学会 (ENNS) 和日本神经网络学会 (JNNS)。每个社团的会员资格都包括对该杂志的订阅。Neural Networks提供了一个论坛,用于发展和培养对神经网络的各个方面和计算智能相关方法感兴趣的学者和从业者的国际社区。