Deep Learning 论文推荐

欢迎来到深度学习社区！以下是一些我们推荐的深度学习领域的优秀论文，希望对您的研究有所帮助。

• ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
  作者：Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
  简介：这篇论文介绍了使用深度卷积神经网络在 ImageNet 图像识别竞赛中取得突破性成果的方法。

• Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
  作者：Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le
  简介：该论文提出了一种基于神经网络的序列到序列学习模型，广泛应用于机器翻译等领域。

• Attention Is All You Need
  作者：Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, et al.
  简介：这篇论文介绍了注意力机制在机器翻译中的重要性，并提出了一种新的模型——Transformer。

深度学习模型结构图

• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
  作者：Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
  简介：BERT 模型在多项自然语言处理任务上取得了优异的成绩，为后续研究提供了新的思路。

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