深度学习是当前人工智能领域的热门研究方向，以下是一些深度学习领域的经典论文，供您参考和学习。

经典论文列表

  • AlexNet：这篇论文提出了卷积神经网络（CNN）的新架构，显著提升了图像识别的准确率。阅读更多

  • VGGNet：VGGNet通过简单的卷积和池化层堆叠，展示了网络深度对性能的影响。阅读更多

  • ResNet：这篇论文提出了残差网络，解决了深层网络训练的难题。阅读更多

  • DQN（Deep Q-Network）：这篇论文提出了深度Q网络，是强化学习领域的里程碑之作。阅读更多

  • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种基于Transformer的预训练语言表示模型，对自然语言处理领域产生了重大影响。阅读更多

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