Dive_into_DeepLearning:《深入学习》 PyTorch版本的笔记
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2021-03-30
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0x32_稠密链接网络（DenseNet）.ipynb 80KB 0x35_循环神经网络的从零开始实现.ipynb 35KB 0x18_自定义层.ipynb 12KB 0x21_二维卷积层.ipynb 37KB 0x44_动量法.ipynb 364KB 0x31_残差网络（ResNet）.ipynb 94KB 0x05_softmax回归从零开始实现.ipynb 102KB 0x13_正向传播，反向传播和计算图.ipynb 22KB 0x30_批量归一化.ipynb 22KB 0x29_含并行结的网络.ipynb 49KB 0x17_模型参数的访问，初始化和共享.ipynb 16KB 0x37_通过时间反向传播.ipynb 406KB 0x27_使用重复元素的网络（VGG）.ipynb 82KB 0x25_卷积神经网络（LeNet）.ipynb 160KB 0x24_池化层.ipynb 11KB 0x20_GPU计算.ipynb 15KB 0x41_双向循环神经网络.ipynb 139KB 0x22_填充和步幅.ipynb 64KB 0x33_循环神经网络.ipynb 68KB 0x36_循环神经网络的简洁实现.ipynb 124KB 0x11_权重衰减.ipynb 169KB 0x26_深度卷积神经网络(AlexNet).ipynb 200KB 0x07_多层感知机.ipynb 18KB 0x28_网络中的网络(NiN).ipynb 102KB 0x23_多输入通道和多输出通道.ipynb 111KB 0x42_梯度下降和随机梯度下降.ipynb 321KB 0x19_读取和存储.ipynb 10KB 0x03_线性回归的简洁实现.ipynb 15KB 0x41_优化与深度学习.ipynb 90KB 0x15_实战kaggle比赛：房价预测.ipynb 225KB 0x14_数值稳定性和模型初始化.ipynb 13KB 0x16_模型构造.ipynb 21KB 0x34_语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）.ipynb 14KB 0x39_长短期记忆（LSTM）.ipynb 308KB 0x12_丢弃法.ipynb 88KB 0x40_深度循环神经网络.ipynb 164KB 0x01_自动求梯度.ipynb 118KB 0x00_tensor基本操作.ipynb 26KB README.md 234B 0x09_多层感知机的简洁实现.ipynb 50KB 0x43_小批量随机梯度下降.ipynb 87KB 0x02_线性回归.ipynb 135KB 0x10_模型选择，欠拟合和过拟合.ipynb 2KB 0x06_softmax回归的简洁实现.ipynb 53KB 0x08_多层感知机的从零开始实现.ipynb 51KB 0x04_图像分类数据集.ipynb 212KB资源评论
