深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。以下是一些精选的深度学习论文，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面。

理论基础

  1. 《A Few Useful Things to Know about Machine Learning》
    • 作者： Pedro Domingos
    • 简介：这篇论文提供了对机器学习的一些基本概念的深入理解，对于深度学习的学习者来说是一篇非常有价值的文章。

应用案例

  1. 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
    • 作者： Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
    • 简介：这篇论文介绍了深度卷积神经网络在ImageNet图像分类任务中的成功应用，开启了深度学习在计算机视觉领域的新篇章。

技术进展

  1. 《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，为自然语言处理任务提供了新的思路。

模型优化

  1. 《Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm》
    • 作者： Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., et al.
    • 简介：这篇论文介绍了AlphaZero算法，通过自我对弈实现了在围棋和将棋领域的突破。

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