中文版 pytorch
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About the pytorch category
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1 | 110 | January 14, 2021 |
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层和块
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11 | 398 | September 21, 2021 |
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序列到序列学习（seq2seq）
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6 | 126 | September 21, 2021 |
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线性回归
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10 | 1084 | September 20, 2021 |
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目标检测数据集
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6 | 150 | September 20, 2021 |
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卷积神经网络（LeNet）
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8 | 416 | September 18, 2021 |
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多层感知机的从零实现
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8 | 490 | September 18, 2021 |
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Softmax回归的简洁实现
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21 | 741 | September 17, 2021 |
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机器翻译与数据集
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3 | 143 | September 16, 2021 |
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模型选择、欠拟合和过拟合
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4 | 582 | September 16, 2021 |
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循环神经网络
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2 | 188 | September 16, 2021 |
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微分
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30 | 1235 | September 15, 2021 |
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线性代数
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24 | 1546 | September 15, 2021 |
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Softmax回归的从零实现
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29 | 919 | September 14, 2021 |
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概率
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12 | 510 | September 14, 2021 |
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线性回归的简洁实现
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15 | 843 | September 11, 2021 |
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多GPU训练
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5 | 189 | September 9, 2021 |
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目标检测和边界框
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2 | 181 | September 8, 2021 |
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使用块的网络（VGG）
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5 | 320 | September 8, 2021 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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8 | 543 | September 8, 2021 |
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优化和深度学习
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2 | 91 | September 6, 2021 |
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图像分类数据集
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11 | 761 | September 5, 2021 |
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含并行连结的网络（GoogLeNet）
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4 | 406 | September 5, 2021 |
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微调
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7 | 242 | September 4, 2021 |
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批量归一化
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9 | 383 | September 4, 2021 |
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使用 GPU
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4 | 370 | September 3, 2021 |
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残差网络（ResNet）
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19 | 833 | September 3, 2021 |
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数据预处理
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24 | 1437 | September 2, 2021 |
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锚框
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13 | 242 | September 2, 2021 |
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学习率调度器
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1 | 44 | September 2, 2021 |