中文版 pytorch
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图像分类数据集
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41 | 7504 | May 15, 2023 |
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Bahdanau 注意力
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15 | 1659 | May 15, 2023 |
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文本预处理
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30 | 2989 | May 14, 2023 |
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残差网络（ResNet）
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53 | 11022 | May 13, 2023 |
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Dropout
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60 | 7729 | May 13, 2023 |
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使用 GPU
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25 | 3678 | May 12, 2023 |
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长短期记忆网络（LSTM）
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10 | 1866 | May 12, 2023 |
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线性回归的从零开始实现
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105 | 19376 | May 12, 2023 |
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深层循环神经网络
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7 | 1148 | May 12, 2023 |
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图像增广
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10 | 2325 | May 12, 2023 |
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情感分析：使用递归神经网络
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4 | 1086 | May 11, 2023 |
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多层感知机的从零实现
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59 | 8097 | May 10, 2023 |
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微调
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26 | 3861 | May 8, 2023 |
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注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
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23 | 4266 | May 6, 2023 |
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如何保存模型
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0 | 60 | May 6, 2023 |
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数值稳定性和模型初始化
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10 | 2170 | May 4, 2023 |
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Softmax回归的简洁实现
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77 | 8510 | May 4, 2023 |
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注意力评分函数
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11 | 1499 | May 3, 2023 |
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用于预训练词嵌入的数据集
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13 | 2043 | May 3, 2023 |
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线性代数
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62 | 13736 | May 2, 2023 |
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查阅文档
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8 | 3385 | May 1, 2023 |
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注意力提示
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1 | 2667 | April 30, 2023 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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35 | 6968 | April 29, 2023 |
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稠密连接网络（DenseNet）
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17 | 3721 | April 29, 2023 |
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预训练BERT
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9 | 1117 | April 27, 2023 |
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风格迁移
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6 | 1358 | April 26, 2023 |
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循环神经网络
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10 | 1792 | April 26, 2023 |
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全卷积网络（FCN）
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7 | 1339 | April 26, 2023 |
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目标检测数据集
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14 | 2253 | April 25, 2023 |
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概率
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50 | 7474 | April 24, 2023 |