深度学习大作业列举几个参考文献

深度学习大作业的参考资料通常包括学术论文、书籍、在线教程和博客文章，这里有几个常用的参考资源：

1. **论文**：
- "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville (《深度学习》)
- "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" by Alex Krizhevsky et al. (关于AlexNet的开创性工作)
- "Attention is All You Need" by Vaswani et al. (Transformer模型)

2. **书籍**：
- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron
- "Deep Learning with Python" by François Chollet
- "Deep Learning for Computer Vision" by Adrian Rosebrock

3. **在线课程**：
- Andrew Ng的Coursera课程《机器学习》(Machine Learning by Andrew Ng)
- Fast.ai的《实用深度学习》课程
- Google的TensorFlow官方文档和教程

4. **博客和教程网站**：
- PyTorch.org
- GitHub上的开源项目和Notebooks（如Kaggle的竞赛）
- Medium上的深度学习教程系列

5. **研究论文库**：
- arXiv.org（特别是计算机视觉和机器学习领域）
- IEEE Xplore Digital Library

记得查阅最新研究成果，因为深度学习是一个快速发展的领域。