深度学习方面的经典论文

以下是深度学习方面的几篇经典论文：

1. AlexNet：深度学习的启蒙之作。Krizhevsky 等人在 2012 年提出了 AlexNet 模型，在 ImageNet 数据集上实现了突破性的表现。

2. VGGNet：Simonyan 和 Zisserman 在 2014 年提出的 VGGNet 模型，通过极深的卷积神经网络结构，在图像识别等任务中取得了很好的成果。

3. GoogLeNet：Google 提出的 Inception 模型，使用了一种全新的 Inception 模块，可以更好地捕捉图像中的局部结构。

4. ResNet：Kaiming He 等人在 2015 年提出了 ResNet 模型，通过残差学习的方法，在网络深度增加的情况下避免了梯度消失问题。

5. LSTM：Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年提出了 LSTM 模型，通过门控机制可以更好地处理序列数据，是循环神经网络的重要变种。

这些经典论文在深度学习领域具有重要的地位，对于深度学习的发展起到了重要的推动作用。