深度学习论文推荐

以下是一些深度学习领域的优秀论文推荐，希望对您的研究有所帮助。

• 《Deep Learning》 - 这本书是深度学习领域的经典之作，由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著。它详细介绍了深度学习的理论基础、算法和应用。

• 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 - 这篇论文提出了深度卷积神经网络（CNN）在ImageNet图像分类任务上的突破性成果，标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。

• 《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 - 这篇论文介绍了序列到序列（seq2seq）学习框架，为自然语言处理任务提供了新的思路。

• 《Attention Is All You Need》 - 这篇论文提出了Transformer模型，该模型在机器翻译任务上取得了显著的成果，并推动了自然语言处理领域的发展。

• 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 - 这篇论文介绍了BERT模型，该模型在多项NLP任务上取得了优异的成绩，为语言模型的发展提供了新的方向。

相关资源

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