中文版 pytorch
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汇聚层
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29 | 11226 | January 24, 2026 |
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关于可能的报错
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0 | 388 | January 24, 2026 |
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语言模型和数据集
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39 | 16301 | January 20, 2026 |
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序列模型
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37 | 14607 | January 18, 2026 |
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层和块
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46 | 18006 | January 17, 2026 |
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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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6 | 2897 | December 8, 2025 |
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Softmax回归的简洁实现
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120 | 46369 | December 7, 2025 |
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Softmax回归的从零实现
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155 | 58740 | December 5, 2025 |
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多层感知机
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34 | 22941 | December 3, 2025 |
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目标检测和边界框
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14 | 7778 | December 3, 2025 |
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数值稳定性和模型初始化
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17 | 10047 | December 2, 2025 |
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参数管理
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26 | 16397 | November 30, 2025 |
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风格迁移
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11 | 5354 | November 27, 2025 |
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含并行连结的网络（GoogLeNet）
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28 | 10246 | November 13, 2025 |
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自然语言推断：使用注意力
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3 | 1804 | November 12, 2025 |
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微分
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100 | 47037 | 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 | 5999 | October 30, 2025 |
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用于预训练BERT的数据集
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19 | 6838 | 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 | 17400 | October 23, 2025 |
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Dropout
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82 | 31244 | October 16, 2025 |
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图像增广
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20 | 9957 | October 8, 2025 |
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多层感知机的从零实现
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91 | 34640 | September 29, 2025 |
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批量规范化
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48 | 14897 | September 26, 2025 |
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序列到序列学习（seq2seq）
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85 | 25254 | September 22, 2025 |
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语义分割和数据集
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21 | 6971 | September 22, 2025 |
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线性回归的简洁实现
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78 | 46474 | September 21, 2025 |
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情感分析：使用递归神经网络
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12 | 4191 | September 15, 2025 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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51 | 25329 | September 14, 2025 |
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安装
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132 | 114444 | September 12, 2025 |
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使用 GPU
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43 | 19462 | September 10, 2025 |