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| 优化和深度学习 |
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0 | 24 | November 22, 2022 |
| Transformer |
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0 | 20 | November 22, 2022 |
| 自注意力和位置编码 |
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0 | 27 | November 22, 2022 |
| 多头注意力 |
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0 | 16 | November 22, 2022 |
| Bahdanau 注意力 |
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0 | 16 | November 22, 2022 |
| 注意力评分函数 |
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0 | 17 | November 22, 2022 |
| 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归 |
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0 | 22 | November 22, 2022 |
| 注意力提示 |
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0 | 17 | November 22, 2022 |
| 序列到序列学习 |
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0 | 23 | November 22, 2022 |
| 编码器-解码器架构 |
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0 | 16 | November 22, 2022 |
| 机器翻译与数据集 |
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0 | 12 | November 22, 2022 |
| 双向循环神经网络 |
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0 | 14 | November 22, 2022 |
| 深度循环神经网络 |
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0 | 14 | November 22, 2022 |
| 长短期记忆网络（LSTM） |
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0 | 22 | November 22, 2022 |
| Softmax回归的从零实现 |
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98 | 8177 | November 22, 2022 |
| 自然语言推断：使用注意力 |
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0 | 12 | November 21, 2022 |
| 自然语言推断与数据集 |
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0 | 11 | November 21, 2022 |
| 情感分析：使用卷积神经网络 |
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0 | 12 | November 21, 2022 |
| 情感分析：使用循环神经网络 |
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0 | 13 | November 21, 2022 |
| 情感分析及数据集 |
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0 | 8 | November 21, 2022 |
| 预训练BERT |
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0 | 9 | November 21, 2022 |
| 用于预训练BERT的数据集 |
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0 | 13 | November 21, 2022 |
| 来自Transformers的双向编码器表示（BERT） |
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0 | 27 | November 21, 2022 |
| 词的相似性和类比任务 |
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0 | 14 | November 21, 2022 |
| 子词嵌入 |
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0 | 14 | November 21, 2022 |
| 预训练word2vec |
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0 | 9 | November 21, 2022 |
| 用于预训练词嵌入的数据集 |
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0 | 8 | November 21, 2022 |
| 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs） |
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0 | 9 | November 21, 2022 |
| 实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10) |
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0 | 17 | November 21, 2022 |
| 风格迁移 |
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0 | 14 | November 21, 2022 |