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ニューラルネットワークパッケージ

このパッケージは、Torch を使用して単純または複雑なニューラル ネットワークを構築およびトレーニングする簡単なモジュール式の方法を提供します。

• モジュールは、ニューラル ネットワークを構築するために使用されるブロックです。それぞれはそれ自体ニューラル ネットワークですが、コンテナーを使用して他のネットワークと組み合わせて、複雑なニューラル ネットワークを作成できます。
  • モジュール: すべてのモジュールによって継承される抽象クラス。
  • コンテナ: Sequential 、 Parallel 、 Concat 、 NaNなどの複合クラスとデコレータ クラス。
  • 伝達関数: TanhやSigmoidなどの非線形関数。
  • 単純なレイヤー: Linear 、 Mean 、 Max 、 Reshapeなど。
  • テーブルレイヤー: SplitTable 、 ConcatTable 、 JoinTableなどのtable操作するためのレイヤー。
  • 畳み込みレイヤー: Temporal 、 Spatial 、 Volumetric畳み込み。
• 基準は、入力とターゲットを指定して、指定された損失関数に従って勾配を計算します。
  • Criterions: 抽象クラスCriterion含むすべての基準のリスト。
  • MSECriterion : 回帰に使用される平均二乗誤差基準。
  • ClassNLLCriterion : 分類に使用される負の対数尤度基準。
• 追加のドキュメント:
  • モジュール、コンテナ、トレーニングを含むパッケージの要点の概要。
  • トレーニング: StochasticGradientを使用してニューラル ネットワークをトレーニングする方法。
  • テスト: モジュールをテストする方法。
  • 実験モジュール: 実験モジュールと基準を含むパッケージ。