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| 欢迎大家在中文版目录下使用中文讨论 |
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10 | 13690 | May 10, 2025 |
| 自注意力和位置编码 |
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25 | 8171 | January 29, 2026 |
| 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归 |
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54 | 18752 | January 28, 2026 |
| 汇聚层 |
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29 | 10382 | January 24, 2026 |
| 关于可能的报错 |
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0 | 84 | January 24, 2026 |
| 图像分类数据集 |
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72 | 27333 | January 22, 2026 |
| 语言模型和数据集 |
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39 | 14902 | January 20, 2026 |
| 序列模型 |
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37 | 13642 | January 18, 2026 |
| 数据预处理 |
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10 | 7190 | January 18, 2026 |
| 层和块 |
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46 | 17007 | January 17, 2026 |
| Softmax回归 |
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79 | 53851 | January 11, 2026 |
| Colab安装d2l报错 |
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0 | 183 | January 6, 2026 |
| 数据预处理 |
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187 | 67204 | December 31, 2025 |
| 数据操作 |
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69 | 63956 | December 31, 2025 |
| 自动求导 |
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91 | 49744 | December 30, 2025 |
| 2026外网梯子推荐︱最佳翻墙机场︱科学上网VPN加速器节点 |
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0 | 2598 | December 28, 2025 |
| 微分 |
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29 | 13147 | December 27, 2025 |
| 模型选择、欠拟合和过拟合 |
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86 | 25705 | December 15, 2025 |
| 锚框 |
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63 | 19114 | December 13, 2025 |
| 束搜索 |
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21 | 9111 | December 12, 2025 |
| 为什么在 d2l 的 torch 包中没有 train_ch3 这个函数？ |
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6 | 2490 | December 8, 2025 |
| Softmax回归的简洁实现 |
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120 | 43328 | December 7, 2025 |
| Softmax回归的从零实现 |
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155 | 55829 | December 5, 2025 |
| 从全连接层到卷积 |
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42 | 19762 | December 4, 2025 |
| 多层感知机 |
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34 | 21677 | December 3, 2025 |
| 目标检测和边界框 |
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14 | 7335 | December 3, 2025 |
| 卷积神经网络（LeNet） |
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102 | 41504 | December 2, 2025 |
| 数值稳定性和模型初始化 |
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17 | 9632 | December 2, 2025 |
| 参数管理 |
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26 | 15681 | November 30, 2025 |
| 风格迁移 |
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11 | 5034 | November 27, 2025 |