中文版 pytorch
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注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
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38 | 9054 | April 21, 2024 |
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微分
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86 | 25189 | April 20, 2024 |
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网络中的网络（NiN）
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45 | 10733 | April 20, 2024 |
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使用块的网络（VGG）
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51 | 12182 | April 20, 2024 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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47 | 12944 | April 18, 2024 |
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前言
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15 | 15725 | April 15, 2024 |
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数据预处理
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0 | 128 | April 15, 2024 |
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Softmax回归的从零实现
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125 | 27603 | April 15, 2024 |
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序列模型
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26 | 6332 | April 13, 2024 |
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自定义层
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30 | 6914 | April 12, 2024 |
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Transformer
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34 | 10471 | April 11, 2024 |
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全卷积网络（FCN）
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13 | 3164 | April 8, 2024 |
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单发多框检测（SSD）
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17 | 2965 | April 7, 2024 |
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多层感知机
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30 | 11266 | April 2, 2024 |
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自注意力和位置编码
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9 | 3092 | April 2, 2024 |
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门控循环单元（GRU）
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17 | 3017 | March 29, 2024 |
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多头注意力
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45 | 10308 | March 28, 2024 |
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用于预训练词嵌入的数据集
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17 | 4022 | March 28, 2024 |
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Bahdanau 注意力
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25 | 4778 | March 26, 2024 |
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多层感知机的从零实现
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71 | 16832 | March 25, 2024 |
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卷积神经网络（LeNet）
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84 | 22079 | March 24, 2024 |
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锚框
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59 | 10740 | March 23, 2024 |
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残差网络（ResNet）
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65 | 21071 | March 16, 2024 |
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交作业
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0 | 220 | March 14, 2024 |
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图像增广
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14 | 4587 | March 13, 2024 |
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许多代码在m1芯片上无法直接使用的问题
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0 | 252 | March 8, 2024 |
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循环神经网络的从零开始实现
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40 | 7640 | March 8, 2024 |
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实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10)
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17 | 4816 | March 8, 2024 |
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注意力评分函数
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22 | 4270 | March 6, 2024 |
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多GPU的简洁实现
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9 | 3237 | February 26, 2024 |