网络机器学习论文涉及什么领域

网络机器学习论文涵盖的领域较为广泛，以下列举九个具体领域并且分别举例说明：

1. 图像识别领域：主要应用于计算机视觉中，包括物体识别、人脸识别、场景理解等。如《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》

2. 音频信号处理领域：主要应用于语音识别、语音合成等。如《Wavenet: A Generative Model for Raw Audio》

3. 自然语言处理领域：主要应用于语言理解、机器翻译、问答系统等。如《Attention is All You Need》

4. 推荐系统领域：主要应用于商品推荐、内容推荐等。如《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》

5. 强化学习领域：主要应用于游戏、机器人等领域中的智能决策过程。如《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》

6. 时间序列预测领域：主要应用于股票预测、天气预测等。如《Long Short-Term Memory Networks》

7. 网络安全领域：主要应用于网络入侵检测、恶意软件检测等。如《Deep Learning for Malware Detection》

8. 生物信息学领域：主要应用于基因序列分析、蛋白质结构预测等。如《Deep Learning in Genomics: A Review》

9. 数据挖掘领域：主要应用于关联规则挖掘、异常检测等。如《Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure》