中文版 pytorch
| Topic | Replies | Views | Activity | |
|---|---|---|---|---|
|
多层感知机的简洁实现
|
|
55 | 24076 | February 7, 2026 |
|
数据操作
|
|
70 | 68123 | February 6, 2026 |
|
线性回归
|
|
92 | 55420 | February 6, 2026 |
|
线性回归的从零开始实现
|
|
159 | 73321 | February 2, 2026 |
|
注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
|
|
54 | 20283 | January 28, 2026 |
|
汇聚层
|
|
29 | 11280 | January 24, 2026 |
|
关于可能的报错
|
|
0 | 407 | January 24, 2026 |
|
语言模型和数据集
|
|
39 | 16464 | January 20, 2026 |
|
序列模型
|
|
37 | 14696 | January 18, 2026 |
|
层和块
|
|
46 | 18081 | January 17, 2026 |
|
为什么在 d2l 的 torch 包中没有 train_ch3 这个函数？
|
|
6 | 2911 | December 8, 2025 |
|
Softmax回归的简洁实现
|
|
120 | 46546 | December 7, 2025 |
|
Softmax回归的从零实现
|
|
155 | 58929 | December 5, 2025 |
|
多层感知机
|
|
34 | 23125 | December 3, 2025 |
|
目标检测和边界框
|
|
14 | 7836 | December 3, 2025 |
|
数值稳定性和模型初始化
|
|
17 | 10078 | December 2, 2025 |
|
参数管理
|
|
26 | 16464 | November 30, 2025 |
|
风格迁移
|
|
11 | 5383 | November 27, 2025 |
|
含并行连结的网络（GoogLeNet）
|
|
28 | 10283 | November 13, 2025 |
|
自然语言推断：使用注意力
|
|
3 | 1818 | November 12, 2025 |
|
微分
|
|
100 | 47204 | November 10, 2025 |
|
实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
|
|
15 | 6035 | October 30, 2025 |
|
循环神经网络的从零开始实现
|
|
52 | 17532 | October 23, 2025 |
|
Dropout
|
|
82 | 31373 | October 16, 2025 |
|
图像增广
|
|
20 | 10013 | October 8, 2025 |
|
多层感知机的从零实现
|
|
91 | 34802 | September 29, 2025 |
|
批量规范化
|
|
48 | 14957 | September 26, 2025 |
|
序列到序列学习（seq2seq）
|
|
85 | 25355 | September 22, 2025 |
|
语义分割和数据集
|
|
21 | 7005 | September 22, 2025 |
|
线性回归的简洁实现
|
|
78 | 46703 | September 21, 2025 |