深度学习论文推荐

深度学习领域论文众多，以下是一些推荐的论文，帮助您了解深度学习的最新研究动态。

论文列表

• 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
  作者：Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
  简介：这篇论文介绍了卷积神经网络（CNN）在ImageNet图像分类任务中的成功应用，开启了深度学习在图像识别领域的广泛应用。

• 《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》
  作者：Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le
  简介：该论文介绍了序列到序列（seq2seq）模型，该模型在机器翻译任务中取得了显著的成果。

• 《Attention Is All You Need》
  作者：Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, et al.
  简介：这篇论文提出了Transformer模型，该模型在机器翻译任务中取得了突破性的成果，并广泛应用于自然语言处理领域。

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卷积神经网络

序列到序列模型

Transformer模型

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