中文版 pytorch
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自然语言推断：使用注意力
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3 | 1654 | November 12, 2025 |
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微分
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100 | 45082 | November 10, 2025 |
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实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
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15 | 5685 | October 30, 2025 |
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概率
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75 | 27122 | October 27, 2025 |
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用于预训练BERT的数据集
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19 | 6506 | October 24, 2025 |
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循环神经网络的从零开始实现
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52 | 16288 | October 23, 2025 |
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用于预训练词嵌入的数据集
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25 | 7876 | October 23, 2025 |
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Bahdanau 注意力
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37 | 10946 | October 21, 2025 |
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Dropout
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82 | 29401 | October 16, 2025 |
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微调
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38 | 12962 | October 10, 2025 |
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图像增广
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20 | 9405 | October 8, 2025 |
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残差网络（ResNet）
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82 | 38353 | September 29, 2025 |
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多层感知机的从零实现
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91 | 32790 | September 29, 2025 |
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批量规范化
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48 | 14011 | September 26, 2025 |
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梯度下降
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8 | 3570 | September 25, 2025 |
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序列到序列学习（seq2seq）
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85 | 23949 | September 22, 2025 |
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语义分割和数据集
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21 | 6551 | September 22, 2025 |
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线性回归的简洁实现
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78 | 44265 | September 21, 2025 |
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情感分析：使用递归神经网络
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12 | 3935 | September 15, 2025 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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51 | 24288 | September 14, 2025 |
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门控循环单元（GRU）
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24 | 6395 | September 13, 2025 |
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安装
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132 | 108634 | September 12, 2025 |
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使用 GPU
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43 | 18718 | September 10, 2025 |
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稠密连接网络（DenseNet）
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26 | 13038 | September 8, 2025 |
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注意力评分函数
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37 | 10057 | August 29, 2025 |
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多层感知机的简洁实现
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54 | 22515 | August 27, 2025 |
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循环神经网络的简洁实现
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20 | 7726 | August 25, 2025 |
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d2l.train_ch3
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1 | 749 | August 20, 2025 |
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长短期记忆网络（LSTM）
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19 | 10721 | August 13, 2025 |
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延后初始化
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17 | 9040 | August 12, 2025 |