机器学习经典论文与资源推荐 📚

🌟 一文掌握机器学习核心资源

以下整理了机器学习领域必读的论文与学习资源，适合系统性学习：

🧠 深度学习方向

1. 神经网络基础 - 《Deep Learning》 by Ian Goodfellow（含可视化模型结构图）

2. Transformer模型 - 《Attention Is All You Need》 by Google团队

🤖 强化学习方向

1. 深度强化学习 - 《Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning》 by DeepMind

2. 多智能体系统 - 《Multi-Agent Reinforcement Learning: Independent vs. Collaborative Agents》

📊 机器学习工具

• PyTorch官方文档：包含最新版本教程与案例
• TensorFlow资源中心：涵盖从入门到进阶的完整指南

🔍 延伸阅读

想深入了解论文写作技巧？可参考：
机器学习研究技巧指南（内含论文结构解析与实验设计模板）

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