参考文献

经典教材与专著

1. 《Deep Learning》

   • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
   • MIT Press, 2016
   • 被誉为“深度学习圣经”，涵盖数学基础、模型原理与实践

2. 《Neural Networks and Deep Learning》

   • Michael Nielsen
   • Online Book, 2015
   • 免费开源教材，适合入门神经网络

3. 《Pattern Recognition and Machine Learning》

   • Christopher Bishop
   • Springer, 2006
   • 机器学习经典，涵盖概率模型与神经网络

关键论文

1. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

   • Alex Krizhevsky et al. (2012)
   • AlexNet论文，推动CNN革命

2. Attention Is All You Need

   • Vaswani et al. (2017)
   • Transformer架构奠基论文

3. Generative Adversarial Networks

   • Goodfellow et al. (2014)
   • GAN的开创性工作

框架与工具文档

1. TensorFlow官方文档

   • https://www.tensorflow.org/
   • 包含API指南、教程与案例

2. PyTorch官方文档

   • https://pytorch.org/docs/
   • 动态图框架的权威参考

3. Hugging Face Transformers库文档

   • https://huggingface.co/docs
   • 预训练模型与NLP工具集

数据集资源

1. ImageNet

   • http://www.image-net.org/
   • 计算机视觉基准数据集

2. GLUE Benchmark

   • https://gluebenchmark.com/
   • 自然语言理解任务评估基准

3. UCI Machine Learning Repository

   • https://archive.ics.uci.edu/
   • 多领域经典数据集集合

在线课程与社区

1. Fast.ai Practical Deep Learning

   • https://course.fast.ai/
   • 面向实践的免费课程

2. arXiv预印本平台

   • https://arxiv.org/
   • 最新研究论文的首发平台

3. Stack Overflow深度学习板块

   • https://stackoverflow.com/questions/tagged/deep-learning
   • 技术问题讨论社区

扩展阅读

1. 《AI Superpowers》

   • Kai-Fu Lee (2018)
   • 探讨AI技术与社会影响

2. 《The Master Algorithm》

   • Pedro Domingos (2015)
   • 机器学习流派综述

3. 《Human Compatible》

   • Stuart Russell (2019)
   • AI安全与伦理研究

注：建议通过DOI或论文标题在Google Scholar中检索最新版本。部分在线资源链接可能随时间变化，请以官方更新为准。

此参考文献列表：
1. 按类别结构化组织，便于读者定向查阅  
2. 包含经典理论、工具文档和前沿研究  
3. 混合书籍、论文、在线资源等多种形式  
4. 标注关键贡献（如AlexNet、Transformer）  
5. 提供可直接访问的在线资源链接