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| 用于预训练BERT的数据集 |
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0 | 1274 | November 21, 2022 |
| 来自Transformers的双向编码器表示（BERT） |
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0 | 1308 | November 21, 2022 |
| 词的相似性和类比任务 |
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0 | 1331 | November 21, 2022 |
| 子词嵌入 |
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0 | 1133 | November 21, 2022 |
| 预训练word2vec |
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0 | 2062 | November 21, 2022 |
| 用于预训练词嵌入的数据集 |
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0 | 1306 | November 21, 2022 |
| 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs） |
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0 | 1223 | November 21, 2022 |
| 实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10) |
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0 | 1307 | November 21, 2022 |
| 风格迁移 |
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0 | 1245 | November 21, 2022 |
| 门控循环单元（GRU） |
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0 | 1306 | November 21, 2022 |
| 全卷积网络 |
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0 | 1288 | November 21, 2022 |
| 转置卷积 |
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0 | 1207 | November 21, 2022 |
| 语义分割和数据集 |
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0 | 1214 | November 21, 2022 |
| 区域卷积神经网络（R-CNN）系列 |
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0 | 1283 | November 21, 2022 |
| 单发多框检测（SSD） |
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0 | 1144 | November 21, 2022 |
| 目标检测数据集 |
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0 | 1359 | November 21, 2022 |
| 多尺度目标检测 |
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0 | 1493 | November 21, 2022 |
| 锚框 |
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0 | 1242 | November 21, 2022 |
| 目标检测和边界框 |
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0 | 1428 | November 21, 2022 |
| 微调 |
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0 | 1148 | November 21, 2022 |
| 图像增广 |
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0 | 1387 | November 21, 2022 |
| 循环神经网络的简洁实现 |
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0 | 1089 | November 21, 2022 |
| 循环神经网络的从零开始实现 |
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0 | 1289 | November 21, 2022 |
| 循环神经网络 |
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0 | 1133 | November 21, 2022 |
| 语言模型和数据集 |
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0 | 1237 | November 21, 2022 |
| 文本预处理 |
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0 | 1236 | November 21, 2022 |
| 序列模型 |
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0 | 1354 | November 21, 2022 |
| 稠密连接网络（DenseNet） |
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0 | 1322 | November 21, 2022 |
| 残差网络（ResNet） |
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0 | 1228 | November 21, 2022 |
| 批量规范化 |
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0 | 1391 | November 21, 2022 |