| Topic | Replies | Views | Activity | |
|---|---|---|---|---|
| 随机梯度下降 |
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0 | 1158 | November 22, 2022 |
| 梯度下降 |
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0 | 1153 | November 22, 2022 |
| 凸性 |
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0 | 1064 | November 22, 2022 |
| 优化和深度学习 |
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0 | 1199 | November 22, 2022 |
| Transformer |
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0 | 1094 | November 22, 2022 |
| 自注意力和位置编码 |
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0 | 1070 | November 22, 2022 |
| 多头注意力 |
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0 | 1245 | November 22, 2022 |
| Bahdanau 注意力 |
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0 | 953 | November 22, 2022 |
| 注意力评分函数 |
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0 | 1026 | November 22, 2022 |
| 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归 |
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0 | 2050 | November 22, 2022 |
| 注意力提示 |
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0 | 1120 | November 22, 2022 |
| 序列到序列学习 |
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0 | 1077 | November 22, 2022 |
| 编码器-解码器架构 |
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0 | 1081 | November 22, 2022 |
| 机器翻译与数据集 |
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0 | 898 | November 22, 2022 |
| 双向循环神经网络 |
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0 | 1077 | November 22, 2022 |
| 深度循环神经网络 |
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0 | 960 | November 22, 2022 |
| 长短期记忆网络（LSTM） |
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0 | 1197 | November 22, 2022 |
| 自然语言推断：使用注意力 |
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0 | 968 | November 21, 2022 |
| 自然语言推断与数据集 |
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0 | 1945 | November 21, 2022 |
| 情感分析：使用卷积神经网络 |
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0 | 1062 | November 21, 2022 |
| 情感分析：使用循环神经网络 |
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0 | 936 | November 21, 2022 |
| 情感分析及数据集 |
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0 | 982 | November 21, 2022 |
| 预训练BERT |
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0 | 1041 | November 21, 2022 |
| 用于预训练BERT的数据集 |
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0 | 1076 | November 21, 2022 |
| 来自Transformers的双向编码器表示（BERT） |
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0 | 1118 | November 21, 2022 |
| 词的相似性和类比任务 |
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0 | 1061 | November 21, 2022 |
| 子词嵌入 |
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0 | 978 | November 21, 2022 |
| 预训练word2vec |
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0 | 1833 | November 21, 2022 |
| 用于预训练词嵌入的数据集 |
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0 | 1087 | November 21, 2022 |
| 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs） |
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0 | 1019 | November 21, 2022 |