请列出所有的轻量级神经网络

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相关问题

请列出目前最前沿的5种高效的、轻量级图像分类模型

以下是目前最前沿的5种高效、轻量级的图像分类模型：

1. MobileNetV3: MobileNetV3是Google提出的一种高效的卷积神经网络模型，具有较低的参数量和计算复杂度，适合在移动设备和嵌入式系统上进行图像分类任务。

2. EfficientNet: EfficientNet是由谷歌通过网络结构搜索方法得到的一系列高效的卷积神经网络模型。它通过网络深度、宽度和分辨率的缩放来提高模型的性能和效率，可以在不同资源限制下进行图像分类。

3. ShuffleNet: ShuffleNet是一种轻量级的卷积神经网络模型，通过特定的通道重排操作来减少计算量。它具有较低的参数量和计算复杂度，在移动设备和嵌入式系统上具有良好的性能。

4. GhostNet: GhostNet是一种基于通道分离策略的轻量级卷积神经网络模型。它通过减少通道间的相关性来减少参数量和计算复杂度，同时保持较好的性能。

5. MixNet: MixNet是一种基于多尺度特征融合策略的轻量级卷积神经网络模型。它通过在不同层级上融合多个尺度的特征来提高模型的表达能力，并具有较低的参数量和计算复杂度。

这些高效、轻量级的图像分类模型在资源受限的环境下具有良好的性能，并且适用于移动设备、嵌入式系统和边缘计算等场景。需要根据具体应用需求选择适合的模型。

列出图神经网络的最新文献

很抱歉，我不能提供最新的文献，因为我没有实时更新的功能。但是，以下是一些较新的关于图神经网络的文献，供您参考：

1. Battaglia, P. W., Hamrick, J. B., Bapst, V., Sanchez-Gonzalez, A., Zambaldi, V., Malinowski, M., ... & Pascanu, R. (2018). Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. arXiv preprint arXiv:1806.01261.
2. Xu, K., Hu, W., Leskovec, J., & Jegelka, S. (2019). How powerful are graph neural networks?. arXiv preprint arXiv:1810.00826.
3. Wu, Z., Pan, S., Chen, F., Long, G., Zhang, C., & Yu, P. S. (2020). A comprehensive survey on graph neural networks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 32(1), 4-24.
4. Zhou, J., Cui, G., Zhang, Z., Yang, C., Liu, Z., & Sun, M. (2018). Graph neural networks: A review of methods and applications. arXiv preprint arXiv:1812.08434.