
Annotated Deep Learning Paper Implementations综合评价:一般
labmlai · 教程与资料
配有并排注释的深度学习经典算法与论文代码教程。
免费开源 · MITGitHub 收藏67.7K近 7 天 +80
代码最近更新2026 年 11 月 2 日
许可证开源 · MIT
要不要花钱免费
将经典深度学习论文算法写成简练代码,并在网页上图文并排注释讲解。适合想深入弄懂算法细节的学习者。可以直接打开网页阅读,也能下载代码运行。
用起来难吗打开网页就能用在哪用网页能用的模型说明里没点名
能做什么
- 对照代码与文字并排阅读
- 查阅各类热门注意力模型
- 学习扩散与图像生成算法
- 参考强化学习与优化器实现
- 查看大模型轻量微调代码
怎么开始
- 直接用浏览器打开官方网站
- 在左侧目录挑选感兴趣的算法模块
- 对照左右两栏边读说明边看代码
选它,如果你……
- 你想搞懂常见深度学习论文里的代码怎么写
- 你喜欢看代码旁边逐行配解说的阅读方式
- 你正在研究大模型底层结构或图像生成原理
别选,如果你……
- 你只想直接使用聊天或绘图工具而不研究原理
- 你完全看不懂代码且不打算学习编程
怎么用
代码开源,可以免费下载使用。
多少钱、在哪买
免费使用。
看看它的样子
综合评价
一般更新放缓或问题处理差
- 更新放缓近 90 天改代码 5 次;没有正式发版记录
- 问题处理暂不评近 90 天只有 1 个新问题,太少不评
- 用的人很多GitHub 收藏 6.8 万,近 7 天新增 80;40 人参与开发
- 用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来
数字取自 GitHub 的公开记录(2026/11/10), 用户评价来自本页口碑。自己核对:项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。
怎么评的
只看公开、能核对的数据,不打分数,只给四档结论,每一项的依据都写在旁边。
- 更新:近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版,算「很活跃」;30 天内有改动算「活跃」;半年内算「放缓」;半年以上没动或者已经归档,算「停更」。
- 问题处理:近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多,算「好」;解决不到一半算「差」;其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
- 用的人:GitHub 收藏 5 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
- 用户口碑:用户评价满 5 条才算进来(注册不满 7 天的账号不算);平均分在 2.5 分及以下,总评降一档。
- 总评四档:还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐;还在更新 → 不错;更新放缓或问题处理差 → 一般;半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的,单独提醒,不影响总评。
- 收费软件(ChatGPT、Cursor 这类)没有公开的问题记录,就看 App Store:最近一次更新在 30 天内算「活跃」,半年内算「放缓」,半年以上算「停更」;打分人数 10 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般;评分 4 分以上算好,2.5 分及以下算差,打分不到 100 人不评。再加上用户评价。
收藏数能刷,所以只占一项;更新和问题处理很难刷。数据每天更新,超过两周没更新的不评。
最近更新和热度
GitHub 收藏
67,741 次净增 +1942026/10/12—2026/11/102026/11/10 · 67,741 次
查看每日记录
| 日期 | GitHub 收藏(次) |
|---|---|
| 2026/10/12 | 67,547 |
| 2026/10/13 | 67,547 |
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| 2026/10/15 | 67,557 |
| 2026/10/16 | 67,562 |
| 2026/10/17 | 67,561 |
| 2026/10/18 | 67,566 |
| 2026/10/19 | 67,574 |
| 2026/10/20 | 67,579 |
| 2026/10/21 | 67,580 |
| 2026/10/22 | 67,583 |
| 2026/10/23 | 67,588 |
| 2026/10/24 | 67,594 |
| 2026/10/25 | 67,598 |
| 2026/10/26 | 67,600 |
| 2026/10/27 | 67,600 |
| 2026/10/28 | 67,606 |
| 2026/10/29 | 67,603 |
| 2026/10/30 | 67,606 |
| 2026/10/31 | 67,615 |
| 2026/11/01 | 67,622 |
| 2026/11/02 | 67,639 |
| 2026/11/03 | 67,661 |
| 2026/11/04 | 67,674 |
| 2026/11/05 | 67,690 |
| 2026/11/06 | 67,710 |
| 2026/11/07 | 67,714 |
| 2026/11/08 | 67,717 |
| 2026/11/09 | 67,727 |
| 2026/11/10 | 67,741 |
能替代它的
标出的是和 Annotated Deep Learning Paper Implementations 不一样的地方
D2l Zh综合评价:谨慎体系化教材结构,侧重深度学习基础与数学推导还没人评 · 1433 天前更新
LLMS From Scratch综合评价:不错专精从零手写类 GPT,不涵盖扩散等其他算法还没人评 · 1 天前更新
TensorFlow Examples综合评价:谨慎侧重基础模型代码范例,较少深度论文逐行对照还没人评 · 836 天前更新
| 软件 | 起步价 | 难不难用 | 中文 | 开源 | 口碑 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Annotated Deep Learning Paper Implementations | 免费 | 打开网页就能用 | 没有中文界面 | 开源 | 还没人评 | 8 天前 |
| D2l Zh | 免费 | 打开网页就能用 | 有中文界面 | 开源 | 还没人评 | 1433 天前 |
| LLMS From Scratch | — | 要写代码 | 没写明 | 代码公开 | 还没人评 | 1 天前 |
| TensorFlow Examples | — | 要写代码 | 没写明 | 代码公开 | 还没人评 | 836 天前 |
逐项对比Annotated Deep Learning Paper Implementations 对
| Annotated Deep Learning Paper Implementations | D2l Zh | |
|---|---|---|
| 起步价 | 免费 | 免费 |
| 难不难用 | 打开网页就能用 | 打开网页就能用 |
| 中文 | 没有中文界面 | 有中文界面 |
| 开源 | 开源 | 开源 |
| 口碑 | 还没人评 | 还没人评 |
| 最近更新 | 8 天前 | 1433 天前 |
标黄的是两款不一样的地方
用户口碑
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。
数据来源:GitHub,每天更新,更新时间 2026 年 11 月 10 日。 信息有误?告诉我们。
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