中文版 pytorch
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自注意力和位置编码
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24 | 7863 | October 10, 2025 |
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图像增广
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20 | 9129 | October 8, 2025 |
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层和块
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45 | 16585 | September 30, 2025 |
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残差网络（ResNet）
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82 | 37602 | September 29, 2025 |
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多层感知机的从零实现
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91 | 31868 | September 29, 2025 |
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自动求导
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90 | 48509 | September 29, 2025 |
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批量规范化
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48 | 13673 | September 26, 2025 |
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梯度下降
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8 | 3454 | September 25, 2025 |
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序列到序列学习（seq2seq）
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85 | 23182 | September 22, 2025 |
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语义分割和数据集
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21 | 6304 | September 22, 2025 |
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线性回归的简洁实现
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78 | 43174 | September 21, 2025 |
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数据操作
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68 | 62420 | September 16, 2025 |
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情感分析：使用递归神经网络
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12 | 3796 | September 15, 2025 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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51 | 23691 | September 14, 2025 |
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门控循环单元（GRU）
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24 | 6173 | September 13, 2025 |
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安装
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132 | 105027 | September 12, 2025 |
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使用 GPU
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43 | 18237 | September 10, 2025 |
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稠密连接网络（DenseNet）
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26 | 12649 | September 8, 2025 |
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注意力评分函数
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37 | 9726 | August 29, 2025 |
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多层感知机的简洁实现
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54 | 21873 | August 27, 2025 |
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循环神经网络的简洁实现
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20 | 7505 | August 25, 2025 |
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d2l.train_ch3
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1 | 578 | August 20, 2025 |
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长短期记忆网络（LSTM）
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19 | 10331 | August 13, 2025 |
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延后初始化
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17 | 8744 | August 12, 2025 |
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13.7 SSD梯度爆炸问题
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0 | 351 | August 11, 2025 |
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序列模型
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36 | 13201 | August 6, 2025 |
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chapter_linear-networks 中多个章节缺少，相比较与英文源文件
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0 | 485 | August 4, 2025 |
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网络中的网络（NiN）
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49 | 19678 | August 3, 2025 |
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使用块的网络（VGG）
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58 | 22269 | July 28, 2025 |
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注意力提示
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6 | 8368 | July 20, 2025 |