深度学习作为一种强大的机器学习技术，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。以下是一些关于深度学习技术的精选论文，供您参考和学习。
1. AlexNet：一种用于图像识别的深度卷积神经网络
AlexNet是2012年ImageNet竞赛中获胜的深度卷积神经网络，它采用了局部响应归一化和重叠池化等技巧，使得深度学习在图像识别领域取得了突破性进展。
2. VGGNet：一种基于卷积神经网络的图像识别模型
VGGNet是2014年ImageNet竞赛中获胜的深度卷积神经网络，它采用了大量的3x3卷积核，通过堆叠卷积层来提高网络的深度和表达能力。
3. GoogLeNet：一种具有深度卷积神经网络的图像识别模型
GoogLeNet在2014年ImageNet竞赛中获得了亚军，它引入了Inception模块，通过在不同尺度上提取特征，提高了网络的性能。
4. ResNet：一种具有残差学习的深度卷积神经网络
ResNet在2015年ImageNet竞赛中获得了冠军，它通过引入残差学习，使得网络的深度可以扩展到数百层，而不会导致性能下降。
5. DQN：一种基于深度学习的强化学习算法
DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，它通过将Q函数参数化为神经网络，实现了在复杂环境中的智能决策。
6. GAN：一种基于生成对抗网络的图像生成模型
GAN（Generative Adversarial Network）是一种生成模型，通过训练一个生成器和多个判别器，生成逼真的图像。
7. BERT：一种基于Transformer的预训练语言模型
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成果。
以上是关于深度学习技术的部分精选论文，希望对您有所帮助。如果您对其他相关论文感兴趣，请访问我们的论文库进行查阅。