中文版 pytorch
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概率
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75 | 26998 | October 27, 2025 |
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用于预训练BERT的数据集
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19 | 6467 | 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 | 16219 | October 23, 2025 |
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用于预训练词嵌入的数据集
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25 | 7824 | October 23, 2025 |
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Bahdanau 注意力
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37 | 10898 | October 21, 2025 |
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Dropout
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82 | 29251 | October 16, 2025 |
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线性回归的从零开始实现
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158 | 69134 | October 10, 2025 |
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微调
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38 | 12922 | October 10, 2025 |
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自注意力和位置编码
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24 | 8139 | October 10, 2025 |
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图像增广
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20 | 9359 | October 8, 2025 |
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残差网络（ResNet）
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82 | 38245 | September 29, 2025 |
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多层感知机的从零实现
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91 | 32597 | September 29, 2025 |
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批量规范化
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48 | 13961 | September 26, 2025 |
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梯度下降
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8 | 3555 | September 25, 2025 |
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序列到序列学习（seq2seq）
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85 | 23810 | September 22, 2025 |
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语义分割和数据集
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21 | 6525 | September 22, 2025 |
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线性回归的简洁实现
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78 | 44064 | September 21, 2025 |
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情感分析：使用递归神经网络
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12 | 3910 | September 15, 2025 |
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深度卷积神经网络（AlexNet）
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51 | 24200 | September 14, 2025 |
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门控循环单元（GRU）
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24 | 6351 | September 13, 2025 |
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安装
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132 | 108118 | September 12, 2025 |
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使用 GPU
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43 | 18643 | September 10, 2025 |
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稠密连接网络（DenseNet）
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26 | 12986 | September 8, 2025 |
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注意力评分函数
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37 | 10000 | August 29, 2025 |
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多层感知机的简洁实现
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54 | 22362 | August 27, 2025 |
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循环神经网络的简洁实现
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20 | 7695 | August 25, 2025 |
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d2l.train_ch3
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1 | 714 | August 20, 2025 |
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长短期记忆网络（LSTM）
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19 | 10649 | August 13, 2025 |
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延后初始化
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17 | 9019 | August 12, 2025 |
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13.7 SSD梯度爆炸问题
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0 | 438 | August 11, 2025 |