📚 经典论文推荐
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
卷积神经网络
由Alex Krizhevsky团队提出,首次证明了深度CNN在图像识别中的优越性。《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》
序列到序列模型
该论文奠定了序列建模的基础,广泛应用于NLP领域。《Deep Residual Learning for Image Recognition》
残差网络
ResNet通过残差块解决了深度网络的退化问题,成为工业标准。
🔍 近期研究进展
Transformer架构:
Transformer模型
《Attention Is All You Need》提出自注意力机制,重新定义序列处理范式。生成对抗网络(GAN):
生成对抗网络
《Generative Adversarial Networks》开创性工作,推动图像生成技术发展。大模型训练优化:
分布式训练
最新论文探讨高效分布式训练框架,提升模型规模与性能。
📚 扩展阅读
📌 学术动态
- NeurIPS 2023论文集:收录最新研究成果,包含多语言版本
- ICML 2023深度学习专题:聚焦前沿技术与应用创新