حزمة الشبكة العصبية
توفر هذه الحزمة طريقة سهلة وموحدة لبناء وتدريب شبكات عصبية بسيطة أو معقدة باستخدام Torch:
- الوحدات هي الطوب المستخدم لبناء الشبكات العصبية. كل منها عبارة عن شبكات عصبية بحد ذاتها، ولكن يمكن دمجها مع شبكات أخرى باستخدام الحاويات لإنشاء شبكات عصبية معقدة:
- الوحدة النمطية: فئة مجردة ورثتها جميع الوحدات؛
- الحاويات: فئات مركبة ومزخرفة مثل
Sequential و Parallel و Concat و NaN ؛ - دوال النقل: الدوال غير الخطية مثل
Tanh و Sigmoid ؛ - طبقات بسيطة: مثل
Linear و Mean و Max و Reshape ؛ - طبقات الجدول: طبقات لمعالجة
table مثل SplitTable و ConcatTable و JoinTable ؛ - طبقات التلافيف: التلافيف
Temporal Spatial Volumetric ؛
- تحسب المعايير التدرج وفقًا لوظيفة خسارة معينة بالنظر إلى المدخلات والهدف:
- المعايير: قائمة بجميع المعايير، بما في ذلك
Criterion ، الفئة المجردة؛ -
MSECriterion : معيار متوسط الخطأ التربيعي المستخدم للانحدار؛ -
ClassNLLCriterion : معيار احتمالية السجل السلبي المستخدم في التصنيف؛
- وثائق إضافية:
- نظرة عامة على أساسيات الحزمة بما في ذلك الوحدات والحاويات والتدريب؛
- التدريب: كيفية تدريب الشبكة العصبية باستخدام
StochasticGradient ؛ - الاختبار: كيفية اختبار الوحدات الخاصة بك.
- الوحدات التجريبية: حزمة تحتوي على وحدات ومعايير تجريبية.
