深度学习论文推荐

以下是一些深度学习领域的经典论文推荐，希望对您的研究有所帮助。

经典论文列表

• 《Deep Learning with Neural Networks: A Textbook》

  • 作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
  • 简介：这本书详细介绍了深度学习的理论和技术，是深度学习领域的入门经典。
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    Deep Learning with Neural Networks

• 《AlexNet: Image Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

  • 作者：Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
  • 简介：这篇论文提出了AlexNet网络，是深度学习在图像识别领域取得突破性进展的重要工作。
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    AlexNet

• 《Visual Geometry Group - Cambridge University》

  • 简介：剑桥大学视觉几何组在深度学习领域有许多重要贡献，您可以访问他们的网站了解更多信息。
  • 剑桥大学视觉几何组

• 《Generative Adversarial Nets》

  • 作者：Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
  • 简介：这篇论文提出了生成对抗网络（GANs），是生成模型领域的重要突破。
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    Generative Adversarial Nets

• 《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》

  • 作者：Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le
  • 简介：这篇论文介绍了序列到序列学习模型，对于自然语言处理领域有着重要的影响。
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    Sequence to Sequence Learning

扩展阅读

如果您想了解更多关于深度学习的信息，可以访问本站的深度学习教程页面，那里有更多详细的内容和资源。