论文深度学习模板

如何开启深度学习之旅？这三大类125篇论文为你导航（附资源下载）

如果你现在还是个深度学习的新手，那么你问的第一个问题可能是「我应该从哪篇文章开始读呢？在 G上，s准备了一套深度学习阅读清单，而且这份清单在随时更新。

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这份清单依照下述 4 条原则建立：

从整体轮廓到细节

从过去到当代

从一般到具体领域

聚焦当下最先进技术

你会发现很多非常新但很值得一读的论文。这份清单我会持续更新。

1、深度学习的历史与基础知识

书籍

[0] Bengio, Yoshua, Ian J. Goodfellow, and Aaron Courville. 深度学习（Deep learning）, An MIT Press book. (2015). （这是深度学习领域的圣经，你可以在读此书的同时阅读下面的论文）。

调查类：

[1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. 深度学习 (Deep learning), Nature (2015): 436-444. (深度学习三位大牛对各种学习模型的评价)

深度信念网络（DBN）（深度学习前夜的里程碑）

[2] Hinton, Geoffrey E., Simon Osindero, and Yee-Whye Teh. 一个关于深度信念网络的快速学习算法（A fast learning algorithm for deep belief nets）, (深度学习的前夜)

[3] Hinton, Geoffrey E., and Ruslan R. Salakhutdinov. 使用神经网络降低数据的维度（Reducing the dimensionality of data with neural networks）, (里程碑式的论文，展示了深度学习的可靠性)

ImageNet 的演化（深度学习从这里开始）

[4] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. 使用深度卷积神经网络进行 ImageNet 分类任务（Imagenet classification with deep convolutional neural networks）(AlexNet, 深度学习的突破)

[5] Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. 针对大尺度图像识别工作的的超深卷积网络（Very deep convolutional networks for large-scale image recognition） (VGGNet, 神经网络开始变得非常深！)

[6] Szegedy, Christian, et al. 更深的卷积（Going deeper with convolutions）(GoogLeNet)

[7] He, Kaiming, et al. 图像识别的深度残差学习（Deep residual learning for image recognition）(ResNet，超级超级深的深度网络！CVPR--IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议-- 最佳论文)

语音识别的演化

[8] Hinton, Geoffrey, et al. 语音识别中深度神经网络的声学建模（Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups）（语音识别中的突破)

[9] Graves, Alex, Abdel-rahman Mohamed, and Geoffrey Hinton. 用深度循环神经网络进行语音识别（Speech recognition with deep recurrent neural networks）(RNN)

[10] Graves, Alex, and Navdeep Jaitly. 面向端到端语音识别的循环神经网络（Towards End-To-End Speech Recognition with Recurrent Neural Networks）

[11] Sak, Ha?im, et al. 语音识别中快且精准的循环神经网络声学模型（Fast and accurate recurrent neural network acoustic models for speech recognition）(语音识别系统)

[12] Amodei, Dario, et al. Deep speech 2:英语和汉语的端到端语音识别（Deep speech 2: End-to-end speech recognition in english and mandarin）(百度语音识别系统)

[13] W. Xiong, J. Droppo, X. Huang, F. Seide, M. Seltzer, A. Stolcke, D. Yu, G. Zweig，在对话语音识别中实现人类平等（Achieving Human Parity in Conversational Speech Recognition）

当你读完了上面给出的论文，你会对深度学习历史有一个基本的了解，深度学习建模的基本架构（包括了 CNN，RNN，LSTM）以及深度学习如何可以被应用于图像和语音识别问题。下面的论文会让你对深度学习方法，不同应用领域中的深度学习技术和其局限有深度认识。

2 深度学习方法

模型

[14] Hinton, Geoffrey E., et al. 通过避免特征检测器的共适应来改善神经网络（Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors）(Dropout)

[15] Srivastava, Nitish, et al. Dropout：一种避免神经网络过度拟合的简单方法（Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting）

[16] Ioffe, Sergey, and Christian Szegedy. Batch normalization:通过减少内部协变量加速深度网络训练（Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift）(2015 年一篇杰出论文)

[17] Ba, Jimmy Lei, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton.层归一化（Layer normalization）(批归一化的升级版)

[18] Courbariaux, Matthieu, et al. 二值神经网络：训练神经网络的权重和激活约束到正 1 或者负 1（Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to+ 1 or?1）(新模型，快)

[19] Jaderberg, Max, et al. 使用合成梯度的解耦神经接口（Decoupled neural interfaces using synthetic gradients）(训练方法的发明，令人惊叹的文章)

[20] Chen, Tianqi, Ian Goodfellow, and Jonathon Shlens. Net2net：通过知识迁移加速学习（Net2net: Accelerating learning via knowledge transfer） (修改之前的训练网络以减少训练)

[21] Wei, Tao, et al. 网络形态（Network Morphism）(修改之前的训练网络以减少训练 epoch)

优化

[22] Sutskever, Ilya, et al. 有关深度学习中初始化与动量因子的研究（On the importance of initialization and momentum in deep learning） (动量因子优化器)

[23] Kingma, Diederik, and Jimmy Ba. Adam：随机优化的一种方法（Adam: A method for stochastic optimization）(可能是现在用的最多的一种方法)

[24] Andrychowicz, Marcin, et al. 通过梯度下降学习梯度下降（Learning to learn by gradient descent by gradient descent） (神经优化器，令人称奇的工作)

[25] Han, Song, Huizi Mao, and William J. Dally. 深度压缩：通过剪枝、量子化训练和霍夫曼代码压缩深度神经网络（Deep compression: Compressing deep neural network with pruning, trained quantization and huffman coding） (ICLR 最佳论文，来自 DeePhi 科技初创公司，加速 NN 运行的新方向)

[26] Iandola, Forrest N., et al. SqueezeNet：带有 50x 更少参数和小于 1MB 模型大小的 AlexNet-层级精确度（SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 1MB model size.） (优化 NN 的另一个新方向，来自 DeePhi 科技初创公司)

无监督学习／深度生成模型

[27] Le, Quoc V. 通过大规模无监督学习构建高级特征（Building high-level features using large scale unsupervised learning.） (里程碑，吴恩达，谷歌大脑，猫)

[28] Kingma, Diederik P., and Max Welling. 自动编码变异贝叶斯（Auto-encoding variational bayes.） (VAE)

[29] Goodfellow, Ian, et al. 生成对抗网络（Generative adversarial nets.）(GAN, 超酷的想法)

[30] Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala. 带有深度卷曲生成对抗网络的无监督特征学习（Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks.）(DCGAN)

[31] Gregor, Karol, et al. DRAW：一个用于图像生成的循环神经网络（DRAW: A recurrent neural network for image generation.） (值得注意的 VAE，杰出的工作)

[32] Oord, Aaron van den, Nal Kalchbrenner, and Koray Kavukcuoglu. 像素循环神经网络（Pixel recurrent neural networks.）(像素 RNN)

[33] Oord, Aaron van den, et al. 使用像素 CNN 解码器有条件地生成图像（Conditional image generation with PixelCNN decoders.） (像素 CNN)

RNN／序列到序列模型

[34] Graves, Alex. 带有循环神经网络的生成序列（Generating sequences with recurrent neural networks.）(LSTM, 非常好的生成结果，展示了 RNN 的力量)

[35] Cho, Kyunghyun, et al. 使用 RNN 编码器-解码器学习词组表征用于统计机器翻译（Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.） (第一个序列到序列论文)

[36] Sutskever, Ilya, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. 运用神经网路的序列到序列学习（Sequence to sequence learning with neural networks.」）(杰出的工作)

[37] Bahdanau, Dzmitry, KyungHyun Cho, and Yoshua Bengio. 通过共同学习来匹配和翻译神经机器翻译（Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate.）

[38] Vinyals, Oriol, and Quoc Le. 一个神经对话模型（A neural conversational model.）(聊天机器人上的序列到序列)

神经图灵机

[39] Graves, Alex, Greg Wayne, and Ivo Danihelka. 神经图灵机器（Neural turing machines.）arXiv preprint arXiv: (2014). (未来计算机的基本原型）

[40] Zaremba, Wojciech, and Ilya Sutskever. 强化学习神经图灵机（Reinforcement learning neural Turing machines.）

[41] Weston, Jason, Sumit Chopra, and Antoine Bordes. 记忆网络（Memory networks.）

[42] Sukhbaatar, Sainbayar, Jason Weston, and Rob Fergus. 端到端记忆网络（End-to-end memory networks.）

[43] Vinyals, Oriol, Meire Fortunato, and Navdeep Jaitly. 指示器网络（Pointer networks.）

[44] Graves, Alex, et al. 使用带有动力外部内存的神经网络的混合计算（Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.）(里程碑，结合上述论文的思想)

深度强化学习

[45] Mnih, Volodymyr, et al. 使用深度强化学习玩 atari 游戏（Playing atari with deep reinforcement learning.） (第一篇以深度强化学习命名的论文)

[46] Mnih, Volodymyr, et al. 通过深度强化学习达到人类水准的控制（Human-level control through deep reinforcement learning.） (里程碑)

[47] Wang, Ziyu, Nando de Freitas, and Marc Lanctot. 用于深度强化学习的决斗网络架构（Dueling network architectures for deep reinforcement learning.） (ICLR 最佳论文，伟大的想法 )

[48] Mnih, Volodymyr, et al. 用于深度强化学习的异步方法（Asynchronous methods for deep reinforcement learning.） (当前最先进的方法)

[49] Lillicrap, Timothy P., et al. 运用深度强化学习进行持续控制（Continuous control with deep reinforcement learning.） (DDPG)

[50] Gu, Shixiang, et al. 带有模型加速的持续深层 Q-学习（Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration.）

[51] Schulman, John, et al. 信赖域策略优化（Trust region policy optimization.） (TRPO)

[52] Silver, David, et al. 使用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏（Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search.） (阿尔法狗)

深度迁移学习／终身学习／尤其对于 RL

[53] Bengio, Yoshua. 表征无监督和迁移学习的深度学习（Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning.） (一个教程)

[54] Silver, Daniel L., Qiang Yang, and Lianghao Li. 终身机器学习系统：超越学习算法（Lifelong Machine Learning Systems: Beyond Learning Algorithms.） (一个关于终生学习的简要讨论)

[55] Hinton, Geoffrey, Oriol Vinyals, and Jeff Dean. 提取神经网络中的知识（Distilling the knowledge in a neural network.） (教父的工作)

[56] Rusu, Andrei A., et al. 策略提取（Policy distillation.） (RL 领域)

[57] Parisotto, Emilio, Jimmy Lei Ba, and Ruslan Salakhutdinov. 演员模仿：深度多任务和迁移强化学习（Actor-mimic: Deep multitask and transfer reinforcement learning.） (RL 领域)

[58] Rusu, Andrei A., et al. 渐进神经网络（Progressive neural networks.）(杰出的工作，一项全新的工作)

一次性深度学习

[59] Lake, Brenden M., Ruslan Salakhutdinov, and Joshua B. Tenenbaum. 通过概率程序归纳达到人类水准的概念学习（Human-level concept learning through probabilistic program induction.）(不是深度学习，但是值得阅读)

[60] Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. 用于一次图像识别的孪生神经网络（Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition.）

[61] Santoro, Adam, et al. 用记忆增强神经网络进行一次性学习（One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks ） (一个一次性学习的基本步骤)

[62] Vinyals, Oriol, et al. 用于一次性学习的匹配网络（Matching Networks for One Shot Learning.）

[63] Hariharan, Bharath, and Ross Girshick. 少量视觉物体识别（Low-shot visual object recognition.）(走向大数据的一步)

3 应用

NLP（自然语言处理）

[1] Antoine Bordes, et al. 开放文本语义分析的词和意义表征的联合学习（Joint Learning of Words and Meaning Representations for Open-Text Semantic Parsing.）

[2] Mikolov, et al. 词和短语及其组合性的分布式表征（Distributed representations of words and phrases and their compositionality.） (word2vec)

[3] Sutskever, et al. 运用神经网络的序列到序列学习（Sequence to sequence learning with neural networks.）

[4] Ankit Kumar, et al. 问我一切：动态记忆网络用于自然语言处理（Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing.）

[5] Yoon Kim, et al. 角色意识的神经语言模型（Character-Aware Neural Language Models.）

[6] Jason Weston, et al. 走向人工智能-完成问题回答：一组前提玩具任务（Towards AI-Complete Question Answering: A Set of Prerequisite Toy Tasks.） (bAbI 任务)

[7] Karl Moritz Hermann, et al. 教机器阅读和理解（Teaching Machines to Read and Comprehend.）(CNN/每日邮件完形风格问题)

[8] Alexis Conneau, et al. 非常深度卷曲网络用于自然语言处理（Very Deep Convolutional Networks for Natural Language Processing.） (在文本分类中当前最好的)

[9] Armand Joulin, et al. 诡计包用于有效文本分类（Bag of Tricks for Efficient Text Classification.）(比最好的差一点，但快很多)

看完这个就知道学什么了

1、论文引用别人的思路而不算抄袭的话，第一要看模仿思路到什么程度，是全部照搬还是有所创新，第二要看模仿的思路是否用来解决了新的问题。2、一般而言思路是没有专属所有权的，也就是思路不能作为专利，但思路如果硬来解决问题，成了方法，那就享有著作权和专利权了。3、正确的方法是受到原思路的启发，在原有思路上进行拓展和创新，上升到新的层次，并用来解决新的问题。

深度学习论文引言写作模板

问题一：文献综述的引言怎么写？文献综述的引言实际就是开题报告的浓缩版！问题二：大学生毕业论文文献综述前言怎么写前言用在论文的开头。一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。前言要短小精悍、紧扣主题。问题三：前言与文献回顾的区别引言是引出文章主题的前言，一般内容是写作背景、写作意义之类的；文献综述是指围绕某一个研究主题的相关文献进行综合论述及评价，包括这一研究主题的学术研究现状（主要学术观点或派别、已有学术成果的理论缺陷或理论贡献等等）和这一研究主题的理论发展动态及趋势等等。个人意见，如果是本科毕业论文的话，可以把简要的文献综述写在引言部分，如果是研究生毕业论文，最好分开写。问题四：什么是论文的文献综述调查、资料收集和学习有关背景知识后，写出对“课题”的认识、文献资料查阅情况及进度计划等，并撰写与“课题”相关的开题报告（文献综述）. 问题五：论文文献综述应该怎么写？具体怎么整理？文献综述就是用资料，只不多有一个比较固定的格式。主要是，关于你的论文主题，国内外学者提出多点看法和主张。某某学者在某某文章中，就你的论文主题，提出看法认为如何如何都是这样的语句，写出来就ok了。需要大概七八篇文章的论述，最好是高级的人物写的文章，发表在高级期刊上的。 ki/...4文献综述的写作技巧和范文，中国知网的，很全面。文献也去中国知网找 acadki/...x=CJFQ 搜出来的文章，看看摘要就能写进综述里了，自己搜索吧合适采纳啊问题六：文献综述要写摘要吗最好写摘要，方便以后别人阅读。另外附上综述写作格式：文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重文献综述研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。前言前言要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及目前对主要问题争论的焦点等。前言一般200-300字为宜，不宜超过500字。正文正文是综述的重点，写法上没有固定的格式，只要能较好地表达综合的内容，作者可创造性采用诸多形式。正文主要包括论据和论证两个部分，通过提出问题、分析问题和解决问题，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，进一步阐明问题的来龙去脉和作者自己的见解。当然，作者也可从问题发生的历史背景、目前现状、发展方向等提出文献的不同观点。正文部分可根据内容的多少可分为若干个小标题分别论述。小结小结是对综述正文部分作扼要的总结，作者应对各种观点进行综合评价，提出自文献综述己的看法，指出存在的问题及今后发展的方向和展望。内容单纯的综述也可不写小结。参考文献参考文献是综述的重要组成部分。一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以最近3-5年内的最新文献为主。

前言也叫引言，是正文前面一段短文。前言是论文的开场白，目的是向读者说明本研究的来龙去脉，吸引读者对本篇论文产生兴趣，对正文起到提纲掣领和引导阅读兴趣的作用。在写前言之前首先应明确几个基本问题:你想通过本文说明什么问题?有哪些新的发现，是否有学术价值?一般读者读了前言以后，可清楚地知道作者为什么选择该题目进行研究。为此，在写前言以前，要尽可能多地了解相关的内容，收集前人和别人已有工作的主要资料，说明本研究设想的合理性。 1、引言应含概的内容引言作为论文的开头，以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的，缘起和提出研究要求的现实情况,以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况，说明本研究与前工作的关系，目前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义，引出本文的主题给读者以引导。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容；三言两语预示本研究的结果、意义和前景，但不必展开讨论。前言在内容上应包括:为什么要进行这项研究?立题的理论或实践依据是什么?拟创新点?理论与(或)实践意义是什么?首先要适当介绍历史背景和理论根据，前人或他人对本题的研究进展和取得的成果及在学术上是否存在不同的学术观点。明确地告诉读者你为什么要进行这项研究，语句要简洁、开门见山。如果研究的项目是别人从未开展过的，这时创新性是显而易见的，要说明研究的创新点。但大部分情况下，研究的项目是前人开展过的，这时一定要说明此研究与被研究的不同之处和本质上的区别，而不是单纯的重复前人的工作。 2、前言的写作方法 (1)、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。 (2)、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。 (3)、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可;在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论;虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展;不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有，或本领域研究人员所共知的常识性内容。 (4)、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用“本研究国内首创、首次报道”、 “填补了国内空白”、“有很高的学术价值”、“本研究内容国内未见报道”或“本研究处于国内外领先水平”等不适当的自我评语。（5）、前言的内容不应与摘要雷同，注意不用客套话，如“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指正”、“抛砖引玉”之类的语言;前言最好不分段论述，不要插图、列表，不进行公式的推导与证明。李翰君，曲峰目前，我国对撑竿跳高运动生物力学分析的主要研究成果集中在起跳时速度的变化、腾起角、竿弦角等方面。但是，这种研究方法的局限性是显而易见的:忽视了人与竿子的相互作用，没有合适的指标反映运动员利用竿子弹性能力。国外已经使用能量分析法来解决这个问题，也就是分析人体机械能的变化来反映竿子与人之间的能力传递，所以，把能量分析法引入我国撑竿跳高的运动生物力学分析很有必要。但是，国外文献在能量分析时，只给出了一个简化公式，而没有说明具体的计算方法。(北京体育大学学报2006年第12期)例二:大强度运动对脑电活动影响的研究何叙，律海涛脑电图反映的是人脑皮层神经元的活动规律，可以反映中枢神经系统的机能状态，是检测脑功能的唯一可靠方法。关于大强度长时间运动后脑电的变化情况，目前尚无详细报道，本文目的是利用脑电分析监护系统，了解大强度运动后脑电变化情况，掌握在大强度负荷后脑电各项指标的变化幅度以及改变特点，探讨活动的基本规律，为科学地安排体育教学与训练提供理论依据。言又称绪论,前言或导论。科技论文主要由绪论、本论(结果和讨论)、结论三部分组成。绪论提出问题,本论分析问题,结论解决问题。引言是开篇之作,写引言于前,始能疾书于后,正所谓万事开头难。古代文论中有“凤头、猪肚、豹尾”之称。虽然科技论文不强调文章开头象凤头那样俊美、精采、引人入胜,但引言是给读者的第一印象,对全文有提纲挈领作用,不可等闲视之。 1. 引言书写内容和格式 (1)说明论文的主题、范围和目的。 (3)预期结果或本研究意义。 (4)引言一般不分段,长短视论文内容而定,涉及基础研究的论文引言较长,临床病例分析宜短。国外大多论文引言较长,一般在千字左右,这可能与国外内数期刊严格限制论文字数有关所谓的引言就是为论文的写作立题，目的是引出下文。一篇论文只有“命题”成立，才有必要继续写下去，否则论文的写作就失去了意义。一般的引言包括这样两层意思：一是“立题”的背景，说明论文选题在本学科领域的地位、作用以及目前研究的现状，特别是研究中存在的或没有解决的问题。二是针对现有研究的状况，确立本文拟要解决的问题，从而引出下文。一般作者在引言写作中存在这样两方面的问题。 1）文不着题，泛泛而谈。一些作者似乎把论文的引言看成是一种形式，是可有可无的部分，将引言的写作和正文的写作相分离，只是为了给论文加一顶帽子。常见的现象是，一般化地论述研究的重要性，甚至从技术所涉及的行业在国民经济中的地位开始谈起，就像一篇领导的讲话稿。就是落脚于研究的主题，也是从宏观谈起到微观结束，停留在一般性的论述较多。显然，这样做的结果是使读者无法准确地判断“论文命题”的具体价值，缺少对当前研究状况的概括和介绍，不知道作者的研究与以往的研究工作有什么不同？因此，科技论文的引言必须交代研究工作的背景，概括性地论述所研究问题的现状。对研究现状的论述，不仅是考查作者对资料的占有程度和熟悉程度，更重要的是从资料的全面程度和新旧程度可以判断研究工作的意义和价值，以及研究结果的可信度。 2）引文罗列，缺少分析和概括。引言不仅要反映背景的广度，更重要的是要考查作者对研究背景了解的深度。一般作者对研究的问题了解不深，在介绍研究现状时往往是列出一大堆参考文献，罗列出不同研究者的不同作法和结论，缺乏作者的分析和归纳，没有概括出研究的成果和存在的问题，有的甚至将一些与本文研究没有直接关系的文献也列在其中，片面地强调资料占有的丰富性。尽管有人认为，对研究现状的介绍不同的杂志有不同的要求，但从论文写作的角度出发，引言的目的是阐述论文命题的意义，而并非是研究资料的综述，尽管综述对读者查找资料提供了方便。因此，应当用作者自己的语言概括出研究的现状，特别是存在的难点和不足，从而引出论文研究的主题。

论文格式是学术规范的基石,其核心价值正是学术自律精神，使论文更有观赏性。我整理了800字小论文格式，有兴趣的亲可以来阅读一下! 800字小论文格式 1、论文格式的论文题目：(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖. 论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息,也是必须考虑到有助于选定关键词和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息. 论文题目十分重要,必须用心斟酌选定.有人描述其重要性,用了下面的一句话：论文题目是文章的一半. 对论文题目的要求是：准确得体;简短精炼;外延和内涵恰如其分;醒目.(二)作者姓名和单位这一项属于论文署名问题.署名一是为了表明文责自负,二是记录作者的劳动成果,三是便于读者与作者的联系及文献检索(作者索引).大致分为二种情形,即：单个作者论文和多作者论文.后者按署名顺序列为第一作者、第二作者.重要的是坚持实事求是的态度,对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者,贡献次之的,列为第二作者,余类推.注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系.(三)摘要(Abstract)论文一般应有摘要,有些为了国际交流,还有外文(多用英文)摘要.它对是论文内容不加注释和评论的简短陈述.其作用是使读者不用阅读论文全文即能获得必要的信息. 摘要应包含以下内容： ①从事这一研究的目的和重要性; ②研究的主要内容,指明完成了哪些工作; ③获得的基本结论和研究成果,突出论文的新见解; ④结论或结果的意义. 论文摘要虽然要反映以上内容,但文字必须十分简炼,内容亦需充分概括,篇幅大小一般限制其字数不超过论文字数的5%.例如,对于6000字的一篇论文,其摘要一般不超出300字. 论文摘要不需要列举例证,不讲研究过程,不用图表,不给化学结构式,也不要作自我评价. 撰写论文摘要的常见毛病,一是照搬论文正文中的小标题(目录)或论文结论部分的文字;二是内容不浓缩、不概括,文字篇幅过长.为了方便国际交流,很多论文都要求有英文摘要,尤其是在高校里.英文摘要的内容要求与中文摘要一样,包括目的、方法、结果和结论四部分.但是,英文有其自身特点,最主要的是中译英时往往造成所占篇幅较长,同样内容的一段文字,若用英文来描述,其占用的版面可能比中文多一倍.因此,撰写英文摘要更应注意简洁明了,力争用最短的篇幅提供最主要的信息.第一,对所掌握的资料进行精心筛选,不属于上述“四部分”的内容不必写入摘要.第二,对属于“四部分”的内容,也应适当取舍,做到简明扼要,不能包罗万象.比如“目的”,在多数标题中就已初步阐明,若无更深一层的目的,摘要完全不必重复叙述;再如“方法”,有些在国外可能早已成为常规的方法,在撰写英文摘要时就可仅写出方法名称,而不必一一描述其操作步骤. 中英文摘要的一致性主要是指内容方面的一致性,目前对这个问题的认识存在两个误区,一是认为两个摘要的内容”差不多就行”,因此在英文摘要中随意删去中文摘要的重点内容,或随意增补中文摘要所未提及的内容,这样很容易造成文摘重心转移,甚至偏离主题;二是认为英文摘要是中文摘要的硬性对译,对中文摘要中的每一个字都不敢遗漏,这往往使英文摘要用词累赘、重复,显得拖沓、冗长.英文摘要应严格、全面的表达中文摘要的内容,不能随意增删,但这并不意味着一个字也不能改动,具体撰写方式应遵循英文语法修辞规则,符合英文专业术语规范,并照顾到英文的表达习惯.选择适当的时态和语态,是使摘要符合英文语法修辞规则的前提.通常情况下,摘要中谓语动词的时态和语态都不是通篇一律的,而应根据具体内容而有所变化,否则容易造成理解上的混乱.但这种变化又并非无章可循,其中存在着如下一些规律： 1、时态：大体可概括为以下几点. 1)叙述研究过程,多采用一般过去时. 2)在采用一般过去时叙述研究过程当中提及在此过程之前发生的事,宜采用过去完成时. 3)说明某课题现已取得的成果,宜采用现在完成时. 4)摘要开头表示本文所“报告”或“描述”的内容,以及摘要结尾表示作者所"认为"的观点和"建议"的做法时,可采用一般现在时. 2、语态：在多数情况下可采用被动语态.但在某些情况下,特别是表达作者或有关专家的观点时,又常用主动语态,其优点是鲜明有力. (四)关键词(Key words) 关键词属于主题词中的一类.主题词除关键词外,还包含有单元词、标题词的叙词. 主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇,正是由于它的出现和发展,才使得情报检索计算机化(计算机检索)成为可能. 主题词是指以概念的特性关系来区分事物,用自然语言来表达,并且具有组配功能,用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组. 关键词是标示文献关建主题内容,但未经规范处理的主题词.关键词是为了文献标引工作,从论文中选取出来,用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语.一篇论文可选取3~8个词作为关键词. 关键词或主题词的一般选择方法是：由作者在完成论文写作后,纵观全文,先找出能表示论文主要内容的信息或词汇,这些住处或词汇,可以从论文标题中去找和选,也可以从论文内容中去找和选.后三个关键词的选取,补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息,也提高了所涉及的概念深度.需要选出,与从标题中选出的关键词一道,组成该论文的关键词组. 关键词与主题词的运用,主要是为了适应计算机检索的需要,以及适应国际计算机联机检索的需要.一个刊物增加关键词这一项,就为该刊物提高引用率、增加知名度开辟了一个新的途径. (五)引言(Introduction) 引言又称前言,属于整篇论文的引论部分.其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白,理论依据和实验基础,预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义. 引言的文字不可冗长,内容选择不必过于分散、琐碎,措词要精炼,要吸引读者读下去.引言的篇幅大小,并无硬性的统一规定,需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定,长的可达700~800字或1000字左右,短的可不到100字. (六)正文(Main body) 正文是一篇论文的本论,属于论文的主体,它占据论文的最大篇幅.论文所体现的创造性成果或新的研究结果,都将在这一部分得到充分的反映.因此,要求这一部分内容充实,论据充分、可靠,论证有力,主题明确.为了满足这一系列要求,同时也为了做到层次分明、脉络清晰,常常将正文部分分成几个大的段落.这些段落即所谓逻辑段,一个逻辑段可包含几个自然段.每一逻辑段落可冠以适当标题(分标题或小标题).段落和划分,应视论文性质与内容而定.(七)参考文献 [序号]. 编著者. 书名[M],出版地：出版社,年代,起止页码 [序号]. 作者. 论文名称[J],期刊名称,年度,卷(期),起止页码 (八)电子文献的载体类型及其标识随着我国信息化进程的加快,电子文献的采用量逐渐加大,其标注方式的规范化已经提到议事日程上来了.现根据国家新闻出版署印发的《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》的有关规定,对来稿提出如下要求：一、对于数据库、计算机程序及电子公告等电子文献类型的参考文献,以下列双字母作为标示：电子文献类型数据库计算机程序电子公告电子文献类型标识 DB CP EB 二、电子文献的载体类型及其标识对于非纸张类型载体的电子文献,当被引用为参考文献时需在参考文献类型中同时标明其载体类型. 《规范》采用双字母表示电子文献载体类型：磁带(magnetic tape)MT,磁盘(disk)DK,光盘(CD-ROM) CD,联机网络(online)OL,并以下列格式表示包括了文献载体类型的参考文献类型标识：[文献类型标识/载体类型标识] 如：[DB/OL]——联机网上数据库(database online)[ DB/MT]——磁带数据库(database on magnetic tape)[M/CD]——光盘图书(monograph on CD-ROM)[CP/DK]——磁盘软件(computer program on disk)[J/OL]——网上期刊(serial online)[EB/OL]——网上电子公告(electronic pulletin board online)如：[1]王明亮.关于中国学术期刊标准数据库系统工程的进展[DB/OL].文献网址, 1998-08-16/1998-10-04. 以纸张为载体的传统文献在引作参考文献时不必注明其载体类型.九)内容的格式要求 1、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献. 2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面,居中;论文附图的图题应写在图的下面,居中.按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号. 3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名(或文章名)、出版社(或期刊名)、出版或发表时间.4、论文格式的字体：各类标题(包括“参考文献”标题)用粗宋体;作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体;正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体;英文用Times New Roman字体. 5、论文格式的字号：论文题目用三号字体,居中;一级标题用四号字体;二级标题、三级标题用小四号字体;页眉、页脚用小五号字体;其它用五号字体;图、表名居中. 6、格式正文打印页码,下面居中. 7、论文打印纸张规格：A4 210×297毫米. 8、在文件选项下的页面设置选项中,“字符数/行数”选使用默认字符数;页边距设为上：3厘米;下：厘米;左：厘米;右：厘米;装订线：厘米;装订线位置：左侧;页眉：厘米;页脚厘米. 9、在格式选项下的段落设置选项中,“缩进”选0厘米,“间距”选0磅,“行距”选倍,“特殊格式”选(无),“调整右缩进”选项为空,“根据页面设置确定行高格线”选项为空. 10、页眉：页眉从摘要页开始到论文最后一页,均需设置.页眉内容：浙江广播电视大学汉语言文学类本科毕业论文,居中,打印字号为5号宋体,页眉之下有一条下划线. 页脚：从论文主体部分(引言或绪论)开始,用阿拉伯数字连续编页,页码编写方法为：第×页共×页,居中,打印字号为小五号宋体. 前置部分从中文题名页起单独编页. 字体与间距：毕业论文字体为小四号宋体,字间距设置为标准字间距,行间距设置为固定值20磅. 800字小论文做一个有道德的人道德是一双无形手，推开封锁在心里的一扇窗;道德是一扇窗，窗外是蔚蓝的天空;道德是一片天空，它孕育着无数纯洁的心灵。道德无处不在。——笔记其实我们每一人都只做到了一小部分，却没有做到全部。我觉得道德就得做的全面，在家庭里做个好孩子，在学校里做个好学生，在社会做个好公民。在家里应该干一些力所能及的活，让家人轻松一点。有空时多和家人沟通，谈谈天，说说在学校发生的事情。还要多注意身体别让家人担心。现在我们正在小学阶段，虽然不能在物质上帮助家人，可是我们可以好好学习在精神上宽慰他们。因为父母给了我们生命，老师给了我们智慧，所以在学校我们要尊敬师长，团结同学。在同学之间我们要懂得谦让，多去付出，少索取回报。从此互相促进，互相进步。正是在老师的批评和鼓励之中我们懂得了什么是对，什么是错。正是在老师的尊尊教导中渐渐长大。正是老师昼夜心耕，才换得幽谷飞香，诗满人间。如果我们要报答老师就要用成绩来报答老师，让老师知道自己的努力没白费。在社会我们要明理，守法，诚信，助人，文明用语，这是我们的基本原则。我看了一则列宁的故事： “有一次，列宁下楼在楼楼梯狭窄的过道上，碰见一个女工端着一盆水上楼。那女工一看是列宁，就要给列宁让路，准备自己退回去。列宁阻止她说： “ 不必这样，你端着东西走了半截，而我现在空着手，请你先过去吧!”他把‘请 ’子说得很响亮，很亲切。然后自己紧靠着墙，等女工上楼了，他才下楼。”读了这个故事，我很受教育。作为一位伟人，列宁不因自己身居高位而无礼，这更显出了他伟大的品质，值得我们学习。这时我又想起了我自己的一个故事。有一次，我做公交车去上英语课，我看见一位老奶奶在离我很远的地方，就想让座，当时人很多，我想叫她一下，又怕人家说我，又觉得老奶奶听不见，想站起来叫老奶奶过来，又怕位置被别人抢了，过了一会老奶奶过来了，我想：下一站再让吧!等到了下一站，我去看老奶奶，可是老奶奶却已经下车了。当时我我后悔莫及，从那次以后，每次我坐公交车，只要我有座位看见老爷爷，老奶奶都会立即让座给他们，他们点头向我微笑时，心里很安慰。看了“800字小论文格式”的人还看： 1. 800字论文怎么写 2. 2015年毕业论文格式字体要求【标准】 3. 议论文范文800字 4. 800字关于的科技论文范文 5. 议论文格式

引言是继文章标题和摘要过后，读者首先阅读到的。因此，为论文撰写一个有力的开头至关重要。通过引言，可以向读者和评审专家展示你所研究课题的价值，以及你所写论文的出彩之处。引言具有多个功能，它介绍了研究背景、研究主题、研究目标，并给出论文概述。好的引言为论文打下坚实的基础，并鼓励读者继续阅读论文主题部分——研究方法、研究结果与讨论。本篇文章介绍了为论文撰写有力引言的十大技巧。这些技巧主要适用于各种研究论文和快报。虽然其中一些技巧是针对某些具体领域，但要点是普遍适用的。

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不是的。1、对评审非常不友好。某些论文作者中只给伪代码，但是用伪代码去复现论文的结果是很困难的。因为对于深度学习来说，每个细微的参数都很重要，一点差别就可能导致结果无法复现。而开放代码更容易让你的论文通过评审。从2019年开始，ICML增加了论文可重复性作为评审考察的因素。2、对科研人员不公平。一些科研人员无法获得大量的计算资源。如果某个大团队发布了一篇论文，而一个研究生需要用到其中的结果应该怎么办？指望他一个人复现上百人工程团队的的研究成果吗？这显然是不现实的。公开代码能让科研人员紧跟最新研究成果，对保持学术界的竞争力至关重要。

打开app软件就行。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文，基于深信度网（DNB）提出非监督贪心逐层训练算法，未解决深层结构相关的优化难题出现的论文。

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小学深度就是奥数了，这个要看学生接受能力

深度学习，翻转课堂瞄向核心素养 ——读马LL地理翻转课堂案例有感苏州市电化教育馆金陵 X省X高级中学地理教师马莉莉在“翻转课堂本土创新暨微课程教学法教学观摩会” 借班执教翻转课堂示范课之后写了一篇文章：《“微课程教学法”地理翻转课堂的设计、过程与反思》。读这篇文章你会发现：翻转课堂不是“玩视频”，而是课前在任务单的引领和微视频的支持下，打好深度学习的基础；课堂在检测、进阶的基础上开展以“微项目学习”为代表的深度学习，促进学生内化知识，发展面向未来挑战的核心素养。梳理马LL设计与施教中的关键点，大致有三：其一，贯彻微课程教学法目标管理的实施导向。首先对学习材料作清晰的梳理，为提炼达成目标创造条件。然后，把课程标准转变为可量化的课前和课中各有侧重的达成目标，使目标管理从课前贯彻到课堂，保证微观课程实施纲举目张，保证视频不会纵马跑偏，用活了微课程教学法的系统设计观。进而，把学习内容转化为一系列问题，形成学习任务，方便学生在教材和技术的支持下，开展发现式学习。这些学习任务与达成目标具有一一对应的关系，保证只要按要求完成学习任务，就能达成学习目标，为保证课堂检测这一课前学习评价的质量创造条件。其二，贯彻微课程教学法需求导向的视频开发方法。马LL根据学生完成学习任务可能遇到的困难确定视频开发的主题，力求学生通过自主学习完成学习任务。因此，视频始终与学习任务如影随形，技术硬生生介入教学的拼凑感已经荡然无存。这与把课程学习变成学习微课的糟糕做法是截然不同的。其三，深度学习指向核心素养。微课程教学法不提倡课堂上玩技术，认为只有在互动和质疑讨论中才能达到深度学习。马LL用活了微课程教学法创意的微项目学习，检测、进阶之后，开始“S州城市化”主题探究：让学生动手绘制S州城镇人口占总人口比重变化图；以“S州城市化，让生活更美好还是更糟糕”为题展开讨论；以“S州是我家，建设靠大家”的形式，让学生学以致用，为S州新型城镇化建设献计献策，使课堂成为聚会智慧的场所。我们发现，在这样的学习过程中，学生不仅完成了知识内化，而且，发展了合作与交流能力、信息与通讯技术运用能力、公民素养、创造性、批判性思维等核心素养。就这样，微课程教学法直指核心素养，促进教学质量提升，为翻转课堂探索出极具魅力的发展前景。值得一提的是，马LL涉足翻转课堂实验之后，很快发现“翻转课堂倒逼我再次成长”（马LL语），于是一头扎进微课程教学法——翻转课堂本土创新的理论与方法的研究与实践之中。2015年，她的地理翻转课堂案例参加“一师一优课，一课一名师”活动获部优；2016年，她被评为S州市高中地理学科带头人。

课堂中如何开展深度学习是新一轮课改的关键,作为数学如何开展深度学习更是迫在眉睫的事情.结合本人的教学,我想这样操作也许更好些?一、课前预习是实施深度学习的基础性前提。让学生们课前学习，通过读书、勾圈画知识点，明确课文知识的基本内容，理解课文的基本精神，这是提高学生接受新知识、强化要点知识达成的基础。然后学有余力的同学开展做题练习，进行巩固、强化、提升的工作，加强对基础知识的理解与认同，产生对所学知识的同向强化。这个环节是关键，保证基础知识的学习，保证基本技能的熟练，甚至强化。这些工作为我们开展深度学习奠定基础，由此可以进行选择兴趣点，开展深度学习。二、根据学生的兴趣和爱好选择开展深度学习的课题。这是我们最为需要的策略，这样能够提升学习的动力和学习的效率，学生愿意学习，愿意开展工作，也愿意付出自己的精力和时间。例如我在教授学生三角形的稳定性问题时，让学生自制三角形和四边形，在材质相同的情况下，试一试那个图形的东西具有更强的稳定性的问题，学生做出不同材质的图形实物，通过给不同实物的外力，观察那个图形的实物容易变形？有的同学还把圆形的东西参与了比较，最后在课堂交流中，学生排列出相同材质的不同实物，三角形是最为稳定的结论。实际上，我们应该根据所学内容，结合现实条件，做出最为切合实际的探索，这样能够保证学生思考问题的可行性，实效性，和可操作性。引导学生根据兴趣、爱好、及其现实条件开展深度学习和探索能够激发学生学习知识、探索知识、应用知识的热情，从而做到学以致用，用以带学的目的。三、教师设计深度学习的课题，引导学生开展研究，也能够更好地调动学生学习知识、应用知识的积极性。可以这样说：我们教学的最终目的是为了学生学习知识、应用知识、形成能力，变成学生自身发展技能。因此，我们让学生把知识变成可以看得到，想得出、用得上的知识技能。这样我们就选择合适的切入点进行教学，引导学生开展知识的应用探索之旅，这样学生的学习动能就能被激发出来，兴趣也就能够坚持下去，一切的困难也就变得轻松，变得自如，他们不再把学习知识、应用知识看作是一件痛苦的事情了。教师设计题目的最佳方向是：看得见、找得着、用得上；再次一点的是：借助仪器能够达到以上标准；最为差点是，借助网络能够达到以上标准。这样就能够让大多数的同学都能够开展深度学习，同时也能达到最佳化的程度。以上几点，是我对深度学习的思考和工作开展中的点滴认识，不当之处，望各位领导、同仁斧正。

小学数学深度学习的教学设计，要考虑小学学生的接受度，以及和教学大纲的一个贴合度

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