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| 词嵌入（word2vec） |
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10 | 3271 | June 6, 2025 |
| 环境和分布偏移 |
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18 | 7251 | June 4, 2025 |
| 多输入多输出通道 |
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35 | 11844 | June 3, 2025 |
| 序列到序列学习（seq2seq） |
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83 | 19632 | June 3, 2025 |
| 从全连接层到卷积 |
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40 | 16384 | June 3, 2025 |
| 使用中遇到的问题 |
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0 | 46 | June 2, 2025 |
| 读写文件 |
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17 | 10829 | June 2, 2025 |
| 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归 |
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52 | 15534 | June 2, 2025 |
| 含并行连结的网络（GoogLeNet） |
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26 | 8157 | May 31, 2025 |
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2 | 1341 | May 31, 2025 |
| Softmax回归 |
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76 | 44179 | May 31, 2025 |
| 实战 Kaggle 比赛：预测房价 |
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104 | 38725 | May 29, 2025 |
| Concise Implementation of Softmax Regression |
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28 | 6364 | May 28, 2025 |
| 自注意力和位置编码 |
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19 | 6094 | May 27, 2025 |
| 注意力提示 |
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5 | 7293 | May 26, 2025 |
| 多头注意力 |
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56 | 18640 | May 26, 2025 |
| 自定义层 |
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39 | 10776 | May 25, 2025 |
| 注意力评分函数 |
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30 | 7932 | May 25, 2025 |
| Object Detection and Bounding Boxes |
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2 | 1794 | May 23, 2025 |
| 使用块的网络（VGG） |
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57 | 19448 | May 22, 2025 |
| 深度卷积神经网络（AlexNet） |
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49 | 20523 | May 22, 2025 |
| Softmax回归的从零实现 |
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152 | 47178 | May 18, 2025 |
| Designing Convolution Network Architectures |
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5 | 1333 | May 18, 2025 |
| 数据预处理 |
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4 | 1132 | May 17, 2025 |
| 语言模型和数据集 |
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33 | 11003 | May 16, 2025 |
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| 引言 |
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45 | 33841 | May 13, 2025 |
| 多层感知机的简洁实现 |
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47 | 18891 | May 13, 2025 |
| 稠密连接网络（DenseNet） |
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25 | 10966 | May 13, 2025 |
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