中文版 pytorch
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About the pytorch category
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0 | 1111 | January 14, 2021 |
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图像增广
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18 | 7266 | April 20, 2025 |
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安装
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130 | 84160 | April 19, 2025 |
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序列到序列学习（seq2seq）
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78 | 18636 | April 18, 2025 |
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填充和步幅
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25 | 7789 | April 15, 2025 |
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为什么在 d2l 的 torch 包中没有 train_ch3 这个函数？
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5 | 450 | April 15, 2025 |
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残差网络（ResNet）
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76 | 31997 | April 14, 2025 |
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编码器-解码器结构
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5 | 2724 | April 14, 2025 |
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机器翻译与数据集
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8 | 4382 | April 14, 2025 |
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双向循环神经网络
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14 | 4249 | April 14, 2025 |
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深层循环神经网络
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11 | 3698 | April 14, 2025 |
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长短期记忆网络（LSTM）
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18 | 8252 | April 14, 2025 |
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门控循环单元（GRU）
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22 | 4757 | April 14, 2025 |
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来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
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15 | 3746 | February 20, 2025 |
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实战 Kaggle 比赛：预测房价
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100 | 36552 | February 20, 2025 |
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注意力提示
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4 | 7038 | February 19, 2025 |
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网络中的网络（NiN）
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48 | 16536 | February 19, 2025 |
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数据预处理
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178 | 53186 | February 18, 2025 |
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概率
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69 | 21667 | February 15, 2025 |
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Softmax回归的从零实现
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151 | 45459 | February 15, 2025 |
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卷积神经网络（LeNet）
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99 | 34191 | February 15, 2025 |
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模型选择、欠拟合和过拟合
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78 | 20477 | February 12, 2025 |
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前言
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19 | 25436 | February 11, 2025 |
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多层感知机的简洁实现
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45 | 17964 | February 9, 2025 |
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Dropout
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79 | 22971 | February 8, 2025 |
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Softmax回归的简洁实现
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113 | 35177 | February 5, 2025 |
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序列模型
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33 | 10702 | February 5, 2025 |
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Transformer
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48 | 19029 | January 27, 2025 |
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文本预处理
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45 | 9333 | January 27, 2025 |
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实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10)
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22 | 7014 | January 26, 2025 |