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RetNet 保留网络：兼具并行训练与高效推理的序列架构

学习 RetNet 如何将注意力机制替代为多尺度保留机制，实现 Transformer 式的并行训练与 RNN 式的 O(1) 高效推理。

TimesNet：将一维时间序列转换为二维张量的建模

学习 TimesNet 如何通过寻找周期将一维时序数据重塑为二维张量，再用 Inception 模块捕获时间变化和周期内变化。

ShuffleNet：通道混洗与分组卷积的高效设计

学习 ShuffleNet 如何通过通道混洗打破分组卷积间的信息隔离，在极低计算量下保持良好表征能力。

MobileNet：深度可分离卷积构建轻量模型

掌握 MobileNet 系列如何利用深度可分离卷积和线性瓶颈结构，实现移动和嵌入式设备上的实时视觉模型。

EfficientNet：复合缩放方法与高效卷积网络

学习 EfficientNet 提出的复合缩放方法，同时调整网络宽度、深度和分辨率，在约束资源下获得卓越精度。