24年交叉学科想发论文？认准这几个深度学习模型就够了！

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这8个深度学习模型包含了人工智能领域的最前沿技术，涵盖了 文本处理、视觉任务、目标检测、图像分割、序列数据处理 等多个方面。 通过引入新的架构、算法和机制，显著提升了模型的性能、效率和适用性。 这些模型不仅推动了深度学习领域的发展，也为交叉学科的研究提供了新的思路和方法。 这些模型论文及变体论文我都帮大家下载好了 大家可以任意添加一位小助手获取，记得发送文章标题截图给小助手哦!        Mamba： 特点： Mamba模型结合了线性层、门控和选择性结构化状态空间模型，解决了Transformer在长序列处理中的效率问题。其核心是选择性机制，能有效压缩和过滤上下文信息，硬件算法通过扫描而非卷积，显著提高了计算速度。 应用方向： 适用于需要高效处理长序列数据的场景，如生物信息学中的DNA序列处理、视频内容生成与 ………………………………