DNN深度神经网络文献综述

DNN（Deep Neural Network，深度神经网络）是一种基于多层神经元构成的复杂神经网络模型，它在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域表现出了强大的性能。以下是一些关于DNN的文献综述：

1. “LeNet-5, convolutional neural networks”（1998）：由Yann LeCun等人提出，是第一个成功应用卷积神经网络（CNN）解决手写数字识别任务的模型。该文献介绍了LeNet-5的结构和训练过程，为后来的深度神经网络奠定了基础。

2. “Deep learning”（2015）：由Ian Goodfellow等人撰写，是深度学习领域的标志性文献之一。该文献介绍了深度学习的基础概念、不同结构和训练方法，并且对深度学习在计算机视觉、语音处理、自然语言处理等领域的应用进行了总结。

3. “ImageNet classification with deep convolutional neural networks”（2012）：由Alex Krizhevsky等人在ImageNet大规模图像分类竞赛中提出。该文献介绍了一个基于卷积神经网络的深度学习模型，达到了当时最好的图像分类结果，并且引发了“深度学习革命”。

4. “Playing Atari with deep reinforcement learning”（2013）：由Volodymyr Mnih等人提出，探讨了深度强化学习的应用。该文献介绍了一个基于DNN的Q-learning算法，在Atari游戏上取得了超越人类专家的表现。

5. “Sequence to sequence learning with neural networks”（2014）：由Ilya Sutskever等人提出，介绍了一种用于序列到序列学习的DNN模型。该模型以RNN为基础，被广泛应用于机器翻译、语音识别等领域。

总之，DNN作为一种强大的机器学习模型，在深度学习领域取得了重大的突破并应用于各个领域，相信它将继续发挥更大的潜力。