神经网络论文精选

以下是一些神经网络领域的经典论文，涵盖了从基础理论到实际应用的不同方面：

• 深度学习的诞生：

  • A Few Useful Things to Know about Machine Learning - 介绍了一些机器学习的有用概念。

• 卷积神经网络：

  • ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks - VGG网络的开山之作。
  • GoogLeNet: A Large Scale Convolutional Neural Network for Image Recognition - Inception网络的提出。

• 循环神经网络：

  • Sequence to Sequence Learning with Neural Networks - 序列到序列学习模型，如机器翻译。

• 生成对抗网络：

  • Generative Adversarial Nets - GAN的原始论文。

• 迁移学习：

  • ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks - VGG网络也应用了迁移学习。

神经网络架构

以上论文不仅对神经网络的发展有着重要影响，而且也是了解该领域不可或缺的资源。想要深入了解神经网络的其他内容，可以访问本站的 神经网络教程 页面。