动手学深度学习
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06 矩阵计算
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2023-11-24 00:30:56
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2.预备知识
06 矩阵计算
07 自动求导
3.线性神经网络
线性回归的简洁实现
6. 卷积神经网络
视频19 卷积层
李沐动手学深度学习pytorch :问题：找不到d2l包，No module named ‘d2l’
对torch.nn.Parameter()的理解
torch nn.Conv2d卷积的理解
6.3. 填充和步幅
8. 循环神经网络
8.2 文本预处理
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Python split()方法
hashlib计算sha1
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8.3.4 读取长序列数据
8.4 循环神经网络
9. 现代循环神经网络
62 序列到序列学习（seq2seq）
训练的套路
python中的“*”，“np.dot()” 和 “@” 的区别
pytorch nn.init 中实现的初始化函数 uniform, normal, const, Xavier, He initialization
net.apply
Pytorch model.train 与 model.eval
torch nn.Module模块了解
10 注意力机制
10.1. 注意力提示
10.3. 注意力评分函数
10.5. 多头注意力
10.7. Transformer
13. 计算机视觉
13.10. 转置卷积
14. 自然语言处理：预训练
14.8. 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
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