中文版 pytorch
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多层感知机的简洁实现
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2 | 315 | September 27, 2021 |
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安装
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35 | 4059 | September 24, 2021 |
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网络中的网络（NiN）
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10 | 375 | September 23, 2021 |
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来自 Transformers (BERT) 的双向编码器表示
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1 | 54 | September 23, 2021 |
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序列到序列学习（seq2seq）
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8 | 187 | September 23, 2021 |
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实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
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5 | 446 | September 22, 2021 |
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层和块
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11 | 475 | September 21, 2021 |
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目标检测数据集
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6 | 179 | September 20, 2021 |
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多层感知机的从零实现
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8 | 618 | September 18, 2021 |
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多GPU训练
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5 | 220 | September 9, 2021 |
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使用块的网络（VGG）
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5 | 375 | September 8, 2021 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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8 | 654 | September 8, 2021 |
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优化和深度学习
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2 | 115 | September 6, 2021 |
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含并行连结的网络（GoogLeNet）
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4 | 469 | September 5, 2021 |
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锚框
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13 | 311 | September 2, 2021 |
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学习率调度器
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1 | 77 | September 2, 2021 |
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Adam算法
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1 | 33 | September 2, 2021 |
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动量法
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1 | 35 | September 2, 2021 |
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小批量随机梯度下降
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1 | 64 | September 2, 2021 |
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RMSProp算法
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1 | 31 | September 2, 2021 |
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AdaGrad算法
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1 | 31 | September 2, 2021 |
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数据操作
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15 | 1957 | August 30, 2021 |
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语言模型和数据集
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3 | 290 | August 26, 2021 |
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循环神经网络的简洁实现
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4 | 324 | August 20, 2021 |
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序列模型
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5 | 362 | August 14, 2021 |
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实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10)
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4 | 281 | August 13, 2021 |
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批量归一化
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1 | 89 | August 12, 2021 |
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Dropout
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7 | 526 | August 6, 2021 |
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稠密连接网络（DenseNet）
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5 | 463 | July 30, 2021 |
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随机梯度下降
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1 | 57 | July 29, 2021 |