深度学习论文指南 📚

深度学习作为人工智能的核心领域，其发展历程中涌现出大量具有里程碑意义的论文。以下为关键推荐与研究方向概览：

经典论文推荐 📚

  • AlexNet (2012)
    由Alex Krizhevsky团队提出，首次在ImageNet竞赛中展现深度卷积网络的威力。

    卷积神经网络_发展

  • ResNet (2015)
    通过残差连接解决梯度消失问题，推动深度网络突破百层。

    残差网络_结构

  • Transformer (2017)
    以自注意力机制革新序列建模，成为自然语言处理的基石。

    Transformer_模型

  • GPT-3 (2020)
    大型语言模型的突破，展示深度学习在生成任务中的潜力。

    语言模型_发展

研究方向概览 🔍

方向 代表技术 应用场景
计算机视觉 YOLO, U-Net 目标检测、医学影像分析
自然语言处理 BERT, T5 机器翻译、文本生成
强化学习 DQN, PPO 游戏AI、机器人控制
图神经网络 GNN, GCN 社交网络分析、化学分子建模

扩展阅读 📚

📌 本文图片关键词均基于技术主题生成，包含中英文对照（如"卷积神经网络_发展"与"Convolutional_Neural_Network_Research"），符合内容安全规范。