深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了巨大的进步。以下是一些经典的深度学习论文，它们对深度学习的发展产生了深远的影响。

1. "A Few Useful Things to Know about Machine Learning"

  • 作者： Pedro Domingos
  • 简介：这篇论文概述了机器学习领域的一些重要概念和常见陷阱。
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2. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"

  • 作者：Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
  • 简介：这篇论文介绍了AlexNet，这是第一个在ImageNet竞赛中获胜的深度神经网络。
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3. "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks"

  • 作者：Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le
  • 简介：这篇论文提出了序列到序列学习，为机器翻译等领域提供了新的解决方案。
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4. "Attention Is All You Need"

  • 作者：Ashish Vaswani et al.
  • 简介：这篇论文提出了Transformer模型，彻底改变了机器翻译和自然语言处理领域。
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5. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"

  • 作者：Jacob Devlin et al.
  • 简介：BERT模型在多项自然语言处理任务上取得了显著的成果，推动了该领域的发展。
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