神经网络论文精选

以下是一些关于神经网络的精选论文，这些论文涵盖了神经网络的各个领域，包括深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等。

• 《Deep Learning》：这是一本非常受欢迎的深度学习入门书籍，详细介绍了深度学习的基本原理和应用。

• 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》：这篇论文介绍了AlexNet，它是第一个在ImageNet竞赛中取得显著成绩的卷积神经网络。

• 《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》：这篇论文介绍了序列到序列学习，是循环神经网络在机器翻译等领域的应用基础。

• 《Long Short-Term Memory Networks for Time Series Forecasting》：这篇论文介绍了长短期记忆网络，它在时间序列预测等领域有广泛应用。

• 《Attention Is All You Need》：这篇论文介绍了Transformer模型，它是近年来在自然语言处理领域取得显著成果的关键模型。

神经网络架构

以上论文都是神经网络领域的重要文献，对于想要深入了解神经网络的人来说，这些都是必读之作。如果您对某个领域特别感兴趣，可以通过本站提供的链接进行进一步阅读。