[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)

2.6 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)

2.7 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)

2.8 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

3.1 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)