深度学习论文synthesis

深度学习 2023-12-18 14:30 843 联系人： 联系方式：

阅读提示：本文共计约1501个文字，预计阅读时间需要大约4分钟，由本站编辑整理创作于2023年11月06日04时21分47秒。

深度学习：引领AI领域的革命性技术

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今世界的热门话题。而在AI领域中，深度学习无疑是最具影响力的技术之一。本文将为您精选30篇关于深度学习的经典论文，带您领略这一领域的魅力与前沿动态。

1. 《神经网络》（1943年） - Warren McCulloch和Walter Pitts
2. 《感知机》（1958年） - Frank Rosenblatt
3. 《反向传播算法》（1986年） - David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton 和 Ronald J. Williams
4. 《自编码器》（1995年） - Hinton 和 Salakhutdinov
5. 《长短时记忆网络》（2014年） - Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber
6. 《生成对抗网络》（2014年） - Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville 和 Yoshua Bengio
7. 《序列到序列学习》（2014年） - Ilya Sutskever, Oriol Vinyals 和 Quoc Le
8. 《注意力机制在机器翻译中的应用》（2017年） - Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho 和 Yoshua Bengio
9. 《BERT：预训练的深度双向变换器表示》（2018年） - Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 和 Kristina Toutanova
10. 《GPT-3：语言模型的变革》（2020年） - Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei 等

以上仅为部分论文，更多关于深度学习的经典文献请参考相关学术资料。深度学习作为AI领域的核心技术，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。未来，深度学习将继续为人类带来更多的便利和创新。

 工程论文可以有深度学习吗   深度学习论文synthesis   深度学习项目促进教研转型论文  

本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集，部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题，请联系我们进行删除！谢谢大家！

巨齿鲨3070v2的算力之谜解锁与未解锁

什么是算力牛？深度解析算力牛及其在计算领