历史上高度引用的十大文件

由Microsoft研究人员在2015年人工智能会议上提出的深度残留学习的深层残留学习，以识别图像识别。在本文中引用。在深度神经元网络训练中，信号衰减的问题，网络层计数将提高到前所未有的深度，2015年，我们将赢得图像识别竞赛。 Restnet已成为深度学习发展的重要里程碑。在出版的早期和提供累积利益的流行领域，许多文件显示了由于其快速发展趋势而具有的自然优势，并且一些文件通过工具，方法指南学或评论获得了很高的任命。