中文版 pytorch
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用于预训练BERT的数据集
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8 | 1543 | November 14, 2023 |
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安装
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111 | 42280 | November 14, 2023 |
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多层感知机的从零实现
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67 | 12806 | November 12, 2023 |
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多层感知机
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28 | 8445 | November 12, 2023 |
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模型选择、欠拟合和过拟合
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59 | 9585 | November 12, 2023 |
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Softmax回归的从零实现
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122 | 21171 | November 9, 2023 |
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Dropout
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74 | 12088 | November 8, 2023 |
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序列模型
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21 | 4606 | November 8, 2023 |
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图像分类数据集
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49 | 11250 | November 7, 2023 |
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使用 GPU
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34 | 6649 | November 7, 2023 |
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层和块
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35 | 7254 | November 7, 2023 |
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多输入多输出通道
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26 | 5805 | November 6, 2023 |
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用于预训练词嵌入的数据集
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16 | 3243 | November 6, 2023 |
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自然语言推断：微调BERT
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6 | 1787 | November 3, 2023 |
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双向循环神经网络
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10 | 2232 | November 3, 2023 |
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线性回归的简洁实现
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65 | 19491 | November 3, 2023 |
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文本预处理
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35 | 4524 | October 23, 2023 |
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注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
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30 | 6851 | October 20, 2023 |
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数据操作
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52 | 28335 | October 20, 2023 |
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门控循环单元（GRU）
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13 | 2135 | October 18, 2023 |
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语言模型和数据集
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21 | 4279 | October 18, 2023 |
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线性代数
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69 | 20033 | October 17, 2023 |
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循环神经网络的从零开始实现
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36 | 5718 | October 16, 2023 |
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使用块的网络（VGG）
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49 | 9285 | October 16, 2023 |
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全卷积网络（FCN）
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10 | 2448 | October 14, 2023 |
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自注意力和位置编码
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6 | 2189 | October 13, 2023 |
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填充和步幅
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18 | 4029 | October 3, 2023 |
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图像卷积
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22 | 6694 | October 3, 2023 |
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情感分析：使用递归神经网络
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5 | 1690 | September 29, 2023 |
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实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
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11 | 2779 | September 28, 2023 |