中文版 pytorch
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About the pytorch category
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0 | 352 | January 14, 2021 |
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使用块的网络（VGG）
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22 | 3414 | November 29, 2022 |
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图像卷积
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21 | 2601 | November 29, 2022 |
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线性回归的从零开始实现
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86 | 12106 | November 28, 2022 |
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线性回归的简洁实现
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51 | 8023 | November 28, 2022 |
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微调
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23 | 2370 | November 27, 2022 |
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多头注意力
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15 | 1495 | November 4, 2022 |
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锚框
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43 | 3440 | November 22, 2022 |
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模型选择、欠拟合和过拟合
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38 | 3580 | November 22, 2022 |
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Softmax回归的从零实现
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98 | 8177 | November 22, 2022 |
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Dropout
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49 | 4630 | November 21, 2022 |
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卷积神经网络（LeNet）
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47 | 6575 | November 21, 2022 |
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单发多框检测（SSD）
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9 | 842 | November 21, 2022 |
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双向循环神经网络
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4 | 846 | November 20, 2022 |
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线性回归
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42 | 8749 | November 19, 2022 |
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数据预处理
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73 | 8540 | November 19, 2022 |
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Softmax回归的简洁实现
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68 | 5766 | November 18, 2022 |
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循环神经网络的简洁实现
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9 | 1324 | November 17, 2022 |
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多层感知机的简洁实现
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23 | 3000 | November 17, 2022 |
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多层感知机的从零实现
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47 | 4946 | November 16, 2022 |
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循环神经网络
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9 | 1063 | November 16, 2022 |
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实战 Kaggle 比赛：预测房价
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32 | 6064 | November 16, 2022 |
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填充和步幅
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14 | 1586 | November 15, 2022 |
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注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
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13 | 2209 | November 14, 2022 |
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层和块
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22 | 3157 | November 13, 2022 |
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概率
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40 | 4397 | November 12, 2022 |
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循环神经网络的从零开始实现
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22 | 1998 | November 11, 2022 |
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批量规范化
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21 | 2549 | November 8, 2022 |
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预训练BERT
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6 | 674 | November 8, 2022 |
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安装
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82 | 16436 | November 8, 2022 |