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。

输入数据通过上述序列模块self.b1、self.b2、self.b3、self.b4、self.b5和self.head进行处理，最终输出分类结果。

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

本实验实现了计算图网络中节点的中心性指标，包括聚集系数、介数中心性、度中心性等

本实验实现了使用谱聚类（Spectral Clustering）算法进行聚类分析