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2025
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- 6.4 循环神经网络的从零开始实现 (369 / 0 )
- 6.3 语言模型数据集 (348 / 0 )
- 6.2 循环神经网络 (407 / 0 )
- 6.1 语言模型 (343 / 0 )
- 5.2 填充和步幅 (320 / 0 )
- 5.1 二维卷积层 (278 / 0 )
- 4.6 GPU计算 (224 / 0 )
- 4.5 读取和存储 (211 / 0 )
- 4.4 自定义层 (190 / 0 )
- 4.2 模型参数的访问、初始化和共享 (193 / 0 )
- Windows配置RDP (260 / 0 )
- 4.1 模型构造 (184 / 0 )
- 3.16 实战Kaggle比赛：房价预测 (183 / 0 )
- 3.15 数值稳定性和模型初始化 (226 / 0 )
- 3.14 正向传播、反向传播和计算图 (223 / 0 )
- 3.13 丢弃法 (343 / 0 )
- 3.12 权重衰减 (335 / 0 )
- 3.11 模型选择、欠拟合和过拟合 (243 / 0 )
- 3.10 多层感知机的简洁实现 (205 / 0 )
- 3.9 多层感知机的从零开始实现 (190 / 0 )
- 3.8 多层感知机 (206 / 0 )
- 3.7 softmax回归的简洁实现 (237 / 0 )
- 3.6 softmax回归的从零开始实现 (195 / 0 )
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