中文版 pytorch
| Topic | Replies | Views | Activity | |
|---|---|---|---|---|
|
预训练BERT
|
|
22 | 6198 | April 2, 2026 |
|
权重衰减
|
|
59 | 22212 | March 28, 2026 |
|
模型选择、欠拟合和过拟合
|
|
89 | 29408 | March 27, 2026 |
|
多头注意力
|
|
61 | 25978 | March 16, 2026 |
|
数据预处理
|
|
192 | 74453 | March 4, 2026 |
|
Bahdanau 注意力
|
|
38 | 12337 | March 3, 2026 |
|
图像分类数据集
|
|
73 | 30396 | March 2, 2026 |
|
自动求导
|
|
92 | 54336 | February 19, 2026 |
|
概率
|
|
76 | 30138 | February 14, 2026 |
|
多层感知机的简洁实现
|
|
55 | 24985 | February 7, 2026 |
|
数据操作
|
|
70 | 70129 | February 6, 2026 |
|
线性回归的从零开始实现
|
|
159 | 75905 | February 2, 2026 |
|
注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
|
|
54 | 21238 | January 28, 2026 |
|
关于可能的报错
|
|
0 | 561 | January 24, 2026 |
|
语言模型和数据集
|
|
39 | 17365 | January 20, 2026 |
|
序列模型
|
|
37 | 15387 | January 18, 2026 |
|
层和块
|
|
46 | 18802 | January 17, 2026 |
|
为什么在 d2l 的 torch 包中没有 train_ch3 这个函数？
|
|
6 | 3125 | December 8, 2025 |
|
多层感知机
|
|
34 | 24132 | December 3, 2025 |
|
目标检测和边界框
|
|
14 | 8262 | December 3, 2025 |
|
数值稳定性和模型初始化
|
|
17 | 10523 | December 2, 2025 |
|
参数管理
|
|
26 | 17120 | November 30, 2025 |
|
风格迁移
|
|
11 | 5651 | November 27, 2025 |
|
含并行连结的网络（GoogLeNet）
|
|
28 | 10723 | November 13, 2025 |
|
自然语言推断：使用注意力
|
|
3 | 1995 | November 12, 2025 |
|
微分
|
|
100 | 48728 | November 10, 2025 |
|
实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
|
|
15 | 6321 | October 30, 2025 |
|
循环神经网络的从零开始实现
|
|
52 | 18544 | October 23, 2025 |
|
图像增广
|
|
20 | 10462 | October 8, 2025 |
|
批量规范化
|
|
48 | 15713 | September 26, 2025 |