注意力机制作为一种模拟人脑信息处理的关键工具，在深度学习领域中得到了广泛应用。本系列实验旨在通过理论分析和代码演示，深入了解注意力机制的原理、类型及其在模型中的实际应用。...

目前，研究人员通过大量实践总结了一些经验方法，以在神经网络的表示能力、复杂度、学习效率和泛化能力之间取得良好的平衡，从而得到良好的网络模型。本系列文章将从网络优化和网络正则化两个方面来介绍如下方法：...

本实验实现了实现深度残差神经网络ResNet，并基于此完成图像分类任务。

get_params 函数用于初始化模型的参数。它接受三个参数：vocab_size 表示词汇表的大小，num_hiddens 表示隐藏单元的数量，device 表示模型所在的设备（如 CPU 或 GPU）。...

【深度学习实验】循环神经网络（一）：循环神经网络（RNN）模型的实现与梯度裁剪_QomolangmaH的博客-CSDN博客

LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。它具有记忆单元和门控机制，可以有效地捕捉长期依赖关系。

本实验实现了一个简单的循环神经网络（RNN）模型，并使用该模型进行序列数据的预测，本文将详细介绍代码各个部分的实现，包括模型的定义、训练过程以及预测结果的可视化。...

本实验介绍了一个简单的循环神经网络（RNN）模型，并探讨了梯度裁剪在模型训练中的应用。

Clustering of single-cell multi-omics data with a multimodal deep learning method | Nature Communications

本实验完成了Notears Linear算法在线性结构方程模型中的因果关系估计。