中文版 pytorch
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注意力提示
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7 | 9899 | May 14, 2026 |
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稠密连接网络（DenseNet）
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27 | 15146 | May 6, 2026 |
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自然语言推断与数据集
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3 | 2599 | May 5, 2026 |
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梯度下降
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11 | 4719 | May 4, 2026 |
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用于预训练BERT的数据集
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20 | 7937 | May 3, 2026 |
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词的相似性和类比任务
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2 | 2498 | May 3, 2026 |
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用于预训练词嵌入的数据集
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26 | 9352 | May 2, 2026 |
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锚框
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65 | 22222 | May 1, 2026 |
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卷积神经网络（LeNet）
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103 | 46642 | April 27, 2026 |
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微调
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39 | 15304 | April 27, 2026 |
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动量法
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9 | 3730 | April 25, 2026 |
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凸性
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7 | 3411 | April 19, 2026 |
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图像卷积
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27 | 17076 | April 19, 2026 |
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线性代数
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90 | 53034 | April 5, 2026 |
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预训练BERT
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22 | 6554 | April 2, 2026 |
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权重衰减
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59 | 23097 | March 28, 2026 |
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模型选择、欠拟合和过拟合
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89 | 30730 | March 27, 2026 |
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多头注意力
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61 | 26926 | March 16, 2026 |
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数据预处理
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192 | 77262 | March 4, 2026 |
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Bahdanau 注意力
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38 | 12933 | March 3, 2026 |
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图像分类数据集
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73 | 31539 | March 2, 2026 |
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自动求导
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92 | 56123 | February 19, 2026 |
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概率
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76 | 31375 | February 14, 2026 |
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多层感知机的简洁实现
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55 | 25873 | February 7, 2026 |
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数据操作
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70 | 72080 | February 6, 2026 |
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线性回归的从零开始实现
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159 | 78041 | February 2, 2026 |
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关于可能的报错
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0 | 700 | January 24, 2026 |
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层和块
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46 | 19586 | 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 | 3332 | December 8, 2025 |
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多层感知机
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34 | 24898 | December 3, 2025 |