2025 International Conference on Machine Learning and Neural Networks (MLNN 2025)
Call For Papers
Home / Call For Papers



Call For Papers

The topics of interest for submission include, but are not limited to:

◕ Machine Learning Algorithms and Techniques

·Supervised and Unsupervised Learning: Methods and Applications

·Deep Learning Architectures and Their Applications

·Reinforcement Learning for Autonomous Systems and Robotics

·Transfer Learning and Domain Adaptation

·Evolutionary and Hybrid Algorithms for Machine Learning Optimization

·Semi-supervised Learning and Meta-learning Approaches

·Ensemble Learning and Online Learning for Dynamic Data

· Probabilistic Models: Bayesian Networks and Markov Models

· Computational Complexity and Optimization in Machine Learning

·Real-world Applications of Machine Learning in Industry and Society

◕ Neural Networks and Deep Learning

·Convolutional and Recurrent Neural Networks in Computer Vision and Time Series

·Generative Models: GANs and Autoencoders in Data Generation and Dimensionality Reduction

·Neural Networks in Natural Language Processing and Speech Recognition

·Deep Reinforcement Learning for Robotics, Automation, and Network Optimization

·Neural Networks in Healthcare: Medical Imaging, Diagnostics, and Anomaly Detection

·Neural Networks for Financial Forecasting and Cybersecurity

·Transfer Learning and Few-shot Learning in Deep Learning

·Deep Learning for Recommender Systems and Data Augmentation

Machine Learning and Neural Networks in Communication Systems

·Machine Learning for Wireless Communication and 5G Networks

·AI-based Optimization and Resource Allocation in Communication Networks

·Deep Learning for Signal Processing, Channel Estimation, and Spectrum Management

·Cognitive Radio Networks and Machine Learning for Dynamic Spectrum Access

·Neural Networks for MIMO Systems, Beamforming, and Network Security

·Machine Learning for Network Traffic Prediction and Intrusion Detection

·AI Techniques for Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE) in Networks

·Data-driven Approaches for IoT and Autonomous Communication Systems

·Deep Reinforcement Learning for Communication Network Optimization