Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

这是一个面向深度学习初学者与进阶者的经典论文阅读路线图项目，系统梳理了从基础理论到前沿进展的关键文献。项目按时间演进、由浅入深、从通用到细分领域的逻辑组织，涵盖深度学习奠基性著作（如《Deep Learning》教材）、里程碑综述（LeCun等Nature论文）、核心模型（DBN、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）及后续重要进展。所有论文均标注出处、简介与星级评价，并附权威链接。适用于高校学生自学、研究人员快速建立知识脉络、工程师夯实理论基础等学术与工程准备场景。