摘要
预取技术作为计算机系统中一项重要的优化手段，对于提升系统性能、改善用户体验至关重要。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的预取研究逐渐兴起，并展现出巨大的潜力。
本文首先介绍了预取技术和神经网络的基本概念，并回顾了预取技术的发展历程，从传统的基于规则和基于统计的方法到现今热门的基于神经网络的预取方法。
接着，重点概述了基于神经网络的预取研究现状，详细分析了不同神经网络模型在预取任务中的应用，包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、深度强化学习（DRL）等，并比较了它们各自的优缺点。
此外，本文还讨论了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向，如模型优化、可解释性、隐私保护等。
关键词：预取技术；神经网络；深度学习；性能优化；文献综述
1.相关概念#1.1预取技术预取技术是一种预测用户未来信息需求，并提前将相关数据加载到缓存中的技术，其目的是减少用户访问数据时的延迟，提高系统响应速度，优化用户体验。
#1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量节点（神经元）和连接它们的边构成。
通过学习数据中的模式，神经网络可以进行预测、分类、识别等任务。
#1.3基于神经网络的预取基于神经网络的预取利用神经网络强大的学习能力，从历史访问数据中学习用户行为模式，预测未来可能访问的数据，并进行预取。
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