本项目有七个分支
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BP_net: 手动实现前馈神经网络，完成简单的回归任务和手写字体识别分类任务。
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CNN：基于Pytorch框架实现的卷积神经网络，用于完成手写字体的识别分类任务。（此外还有手动实现的版本，但由于对卷积层的channel处理理解有误，故没能很好地完成，仅留作记录）（在 https://github.com/Moore-Tian/2023-PRML-assignment/tree/master/Assignment2/2_2 中得到了完整的实现）
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HMM：手动实现的隐马尔可夫模型，用于完成NER任务。
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CRF：手动实现和基于Pytorch实现的条件随机场，用于实现NER任务。
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BiLSTM：BiLSTM + CRF的结构，用于完成NER任务。
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Transformer：基于Pytorch的实现，用于完成NER任务。