| Topic | Replies | Views | Activity | |
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| 自注意力和位置编码 |
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4 | 1791 | April 24, 2025 |
| 自注意力和位置编码 |
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17 | 5639 | April 24, 2025 |
| 网络中的网络（NiN） |
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3 | 1484 | April 23, 2025 |
| 数据预处理 |
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179 | 53366 | April 23, 2025 |
| 序列到序列学习（seq2seq） |
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79 | 18700 | April 23, 2025 |
| 概率 |
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71 | 21768 | April 22, 2025 |
| 为什么在d2l的torch包中没有下面的函数 |
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1 | 113 | April 22, 2025 |
| 引言 |
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44 | 32045 | April 21, 2025 |
| 图像增广 |
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18 | 7294 | April 20, 2025 |
| 还有这个问题 |
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0 | 101 | April 20, 2025 |
| 安装 |
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130 | 84447 | April 19, 2025 |
| 填充和步幅 |
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25 | 7821 | April 15, 2025 |
| 为什么在 d2l 的 torch 包中没有 train_ch3 这个函数？ |
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5 | 477 | April 15, 2025 |
| 线性回归的从零开始实现 |
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8 | 2723 | April 14, 2025 |
| 残差网络（ResNet） |
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76 | 32082 | April 14, 2025 |
| 编码器-解码器结构 |
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5 | 2734 | April 14, 2025 |
| 机器翻译与数据集 |
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8 | 4396 | April 14, 2025 |
| 双向循环神经网络 |
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14 | 4269 | April 14, 2025 |
| 深层循环神经网络 |
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11 | 3720 | April 14, 2025 |
| 长短期记忆网络（LSTM） |
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18 | 8295 | April 14, 2025 |
| 门控循环单元（GRU） |
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22 | 4781 | April 14, 2025 |
| 通过时间反向传播 |
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21 | 6886 | April 14, 2025 |
| 来自Transformers的双向编码器表示（BERT） |
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15 | 3756 | February 20, 2025 |
| 多层感知机 |
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4 | 1583 | February 20, 2025 |
| 实战 Kaggle 比赛：预测房价 |
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100 | 36669 | February 20, 2025 |
| Softmax回归的简洁实现 |
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1 | 1148 | February 20, 2025 |
| Softmax回归的从零实现 |
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1 | 1376 | February 20, 2025 |
| 注意力提示 |
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4 | 7048 | February 19, 2025 |
| 图像分类数据集 |
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5 | 1818 | February 19, 2025 |
| 概率 |
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3 | 1775 | February 19, 2025 |