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lec-05-图神经网络-卡兹克风格上传时间：2026-04-08 00:59
Lec 05: Graph Neural Networks (GNN)上传时间：2026-04-05 22:17
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Wiki 操作日志上传时间：2026-04-05 22:11
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MIT 6.7960 深度学习知识库概述上传时间：2026-04-05 18:14
注意力机制上传时间：2026-04-05 18:13
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循环神经网络上传时间：2026-04-05 18:10
The Illustrated Transformer上传时间：2026-04-05 18:10
神经网络训练上传时间：2026-04-05 18:10
Lec 24: Inference Methods for Deep Learning上传时间：2026-04-05 18:10
Lec 23: Metrized Deep Learning上传时间：2026-04-05 18:09
Lec 21: Language Models上传时间：2026-04-05 18:07
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Lec 18: Transfer Learning - Models上传时间：2026-04-05 18:05
Lec 17: Out-of-Distribution Generalization上传时间：2026-04-05 18:04
Lec 14: Generative Models - Basics上传时间：2026-04-05 18:04
Lec 16: Generative Models - Conditional Models上传时间：2026-04-05 18:04
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Lec 13: Representation Learning - Theory上传时间：2026-04-05 18:03
Lec 15: Generative Models - Representation Meets Generation上传时间：2026-04-05 18:03
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Lec 07: Scaling Rules for Optimization上传时间：2026-04-05 18:03
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Lec 06: Generalization Theory上传时间：2026-04-05 18:03
Lec 10: Architectures - Memory上传时间：2026-04-05 18:02
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Lec 24. Inference Methods for Deep Learning上传时间：2026-04-05 17:54
Lec 23. Metrized Deep Learning上传时间：2026-04-05 17:54
Lec 21. Language Models上传时间：2026-04-05 17:54
Lec 20. Scaling Laws上传时间：2026-04-05 17:54
Lec 19. Transfer Learning: Data上传时间：2026-04-05 17:54
Lec 18. Transfer Learning: Models上传时间：2026-04-05 17:54
Lec 17. Generalization: Out-of-Distribution (OOD)上传时间：2026-04-05 17:53
Lec 16. Generative Models: Conditional Models上传时间：2026-04-05 17:53
Lec 15. Generative Models: Representation Learning Meets Generative Modeling上传时间：2026-04-05 17:53
Lec 14. Generative Models: Basics上传时间：2026-04-05 17:53
Lec 13. Representation Learning: Theory上传时间：2026-04-05 17:53
Lec 12. Representation Learning: Similarity-Based上传时间：2026-04-05 17:53
Lec 11. Representation Learning: Reconstruction-Based上传时间：2026-04-05 17:53
Lec 10. Architectures: Memory上传时间：2026-04-05 17:52
Lec 09. Hacker's Guide to Deep Learning上传时间：2026-04-05 17:52
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Lec 03: Approximation Theory

wiki/lec-03-approximation-theory.md 上传时间：2026-04-05 18:02