Commit 01796be

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  • 04-数据读取和操作
    • 数据操作.ipynb
    • 数据读取.ipynb
  • 07-自动求导.ipynb
  • 08-线性回归
    • linear-regression-concise.ipynb
    • linear-regression-scratch.ipynb
  • 09-Softmax回归
    • 09-softmax回归简洁实现.ipynb
    • 09-从零实现softmax回归.ipynb
  • 10-多层感知机
    • mlp-concise.ipynb
    • mlp-scratch.ipynb
    • mlp.ipynb
  • 12-权重衰退.ipynb
  • 13-丢弃法.ipynb
  • 16-Pytorch神经网络基础
    • custom-layer.ipynb
    • model-construction.ipynb
    • parameters.ipynb
    • read-write.ipynb
  • 17-使用和购买GPU.ipynb
  • 20-填充和步幅.ipynb
  • 21-多输入输出通道.ipynb
  • 22-池化层.ipynb
  • 23-LeNet.ipynb
  • 24-AlexNet.ipynb
  • 25-VGG.ipynb
  • 26-NiN.ipynb
  • 27-googlenet.ipynb
  • 28-批量归一化.ipynb
  • 34-多GPU训练实现.ipynb
  • 36-数据增广.ipynb
  • 37-微调.ipynb
  • 40-实战Kaggle比赛：狗的品种识别.ipynb
  • 45-ssd
    • 45-multiscale-object-detection.ipynb
    • 45-ssd.ipynb
  • 46-语义分割.ipynb
  • 48-全卷积神经网络（FCN）
    • fcn.ipynb
  • 49-样式迁移.ipynb
  • 52-文本预处理.ipynb
  • 55-RNN.ipynb
  • 56-GRU.ipynb
  • 58-深层循环神经网络.ipynb
  • 60_机器翻译与数据集.ipynb
  • 62-Seq2Seq.ipynb
  • 64-注意力机制.ipynb
  • 67-自注意力和位置编码.ipynb
  • 68-Transforemer
    • multihead-attention.ipynb
    • transformer.ipynb
  • 70-BERT微调
    • BERT微调代码.ipynb
    • 自然语言推理数据集.ipynb