深度学习论文精选

以下是一些关于深度学习的精选论文，它们涵盖了深度学习的各个方面，包括理论、应用和实现。

• 深度学习基础

  • 卷积神经网络（CNN）
  • 循环神经网络（RNN）
  • 生成对抗网络（GAN）

• 深度学习应用

  • 图像识别
  • 自然语言处理
  • 强化学习

深度学习基础

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是一种在图像识别领域广泛应用的深度学习模型。以下是一些关于CNN的经典论文：

• A Convolutional Neural Network Approach for Image Classification

循环神经网络（RNN）

循环神经网络擅长处理序列数据，如时间序列数据、文本等。以下是一些关于RNN的重要论文：

• Learning Representations by Back-Propagating Errors

生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络是一种生成模型，可以生成具有真实数据分布的样本。以下是一些关于GAN的经典论文：

• Generative Adversarial Nets

深度学习应用

图像识别

图像识别是深度学习的一个重要应用领域。以下是一些关于图像识别的经典论文：

• ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

自然语言处理

自然语言处理是深度学习的另一个重要应用领域。以下是一些关于自然语言处理的重要论文：

• Word2Vec: Representation Learning with Neural Networks

强化学习

强化学习是深度学习的一个分支，它通过智能体与环境交互来学习。以下是一些关于强化学习的重要论文：

• Playing Atari with Deep Reinforcement Learning


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