最重要的深度学习论文
从任何意义上讲都不是一个全面的列表，我只是认为这些论文在深入学习今天的方方面面具有极大的影响力。
- AlexNet
- GoogLeNet
- VGGNet
- ZFNet
- RESNET
- R-CNN
- 快速R-CNN
- 对抗性图像
- 生成性对抗网络
- 空间变压器网络
- DCGAN
- 合成梯度
- 内存网络
- 专家的混合物
- 神经图灵机
- Alpha Go
- Atari DQN
- Word2Vec
- 手套
- A3C
- 梯度下降的梯度下降
- 重新思考泛化
- 密集连接的CNN
- EBGAN
- Wasserstein GAN
- 风格转移
- 像素RNN
- 动态Coattention网络
- 卷积Seq2Seq学习
- Seq2Seq
- 退出
- 批量规范
- 大批量培训
- 转学习
- 亚当
- 语音识别
- 关系网络
- 影响功能
- RELU
- 泽维尔初始化
- 鞍点与神经网络的非凸性
- 克服NN中的灾难性遗忘
- 准回归神经网络
- 有效地逃离鞍点
- GAN的逐步发展
- 注意力就是你需要的一切
- 胶囊之间的动态路由
- 单语语料库的无监督机器翻译
- 基于人口的神经网络训练
- 学习指数结构
- 可视化损失景观
- DenseNet
- SqueezeNet
- WaveNet
- ML系统隐藏的技术债务
- MobileNets