AI经典论文精读 Content Archive

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1. 《Attention Is All You Need》：为什么去掉循环，Transformer 仍能处理顺序2026-08-10
2. 《Deep Residual Learning for Image Recognition》：ResNet 如何让更深的网络重新变得可训练2026-08-11
3. 《Generative Adversarial Nets》：GAN 如何用判别器把生成分布推向真实分布2026-08-12
4. 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》：DQN 如何把像素变成可训练的 Q 值2026-08-13
5. 《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》：Word2Vec 如何把上下文变成词向量2026-08-14
6. 「Long Short-Term Memory」：LSTM 如何把长期依赖变成可训练的记忆单元2026-08-14
7. 《Adam: A Method for Stochastic Optimization》：自适应步长如何把方向与尺度分开2026-08-16
8. 《Auto-Encoding Variational Bayes》：VAE 如何把不可解的后验变成可训练的随机梯度2026-08-18
9. 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》：AlexNet 如何把大规模图像分类变成可训练系统2026-08-21
10. 《Batch Normalization》：一个 mini-batch 如何改变深度网络的训练2026-08-25
11. 《Dropout》：随机丢掉单元，如何把过拟合变成可训练的模型平均2026-08-28
12. 《BERT》：双向上下文如何变成统一的语言理解接口2026-09-01
13. 《U-Net》：编码器—解码器如何同时保留上下文与像素定位2026-09-04
14. 《反向传播》：误差如何教会隐藏层学习表征2026-09-08
15. 《LeNet-5》：局部连接与权重共享如何把图像识别变成可微系统2026-09-11
16. 《DDPM》：把图像生成拆成一千步去噪，损失函数为什么只剩预测噪声2026-09-18

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