中文版 pytorch
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锚框
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65 | 21971 | May 1, 2026 |
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卷积神经网络（LeNet）
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103 | 46199 | April 27, 2026 |
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微调
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39 | 15110 | April 27, 2026 |
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动量法
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9 | 3667 | April 25, 2026 |
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凸性
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7 | 3353 | April 19, 2026 |
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图像卷积
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27 | 16908 | April 19, 2026 |
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门控循环单元（GRU）
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25 | 7969 | April 18, 2026 |
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线性代数
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90 | 52553 | April 5, 2026 |
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预训练BERT
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22 | 6417 | April 2, 2026 |
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权重衰减
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59 | 22855 | March 28, 2026 |
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模型选择、欠拟合和过拟合
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89 | 30344 | March 27, 2026 |
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多头注意力
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61 | 26618 | March 16, 2026 |
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数据预处理
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192 | 76458 | March 4, 2026 |
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Bahdanau 注意力
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38 | 12782 | March 3, 2026 |
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图像分类数据集
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73 | 31213 | March 2, 2026 |
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自动求导
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92 | 55667 | February 19, 2026 |
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概率
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76 | 31001 | February 14, 2026 |
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多层感知机的简洁实现
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55 | 25610 | February 7, 2026 |
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数据操作
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70 | 71585 | February 6, 2026 |
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线性回归的从零开始实现
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159 | 77450 | February 2, 2026 |
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注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
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54 | 21844 | January 28, 2026 |
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关于可能的报错
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0 | 647 | January 24, 2026 |
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层和块
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46 | 19346 | 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 | 3278 | December 8, 2025 |
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多层感知机
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34 | 24712 | December 3, 2025 |
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目标检测和边界框
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14 | 8515 | December 3, 2025 |
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数值稳定性和模型初始化
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17 | 10765 | December 2, 2025 |
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参数管理
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26 | 17497 | November 30, 2025 |
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含并行连结的网络（GoogLeNet）
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28 | 11022 | November 13, 2025 |
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自然语言推断：使用注意力
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3 | 2084 | November 12, 2025 |