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신경망 패키지

이 패키지는 Torch를 사용하여 간단하거나 복잡한 신경망을 구축하고 교육하는 쉽고 모듈식 방법을 제공합니다.

• 모듈은 신경망을 구축하는 데 사용되는 벽돌입니다. 각각은 그 자체로 신경망이지만 컨테이너를 사용하여 다른 네트워크와 결합하여 복잡한 신경망을 만들 수 있습니다.
  • 모듈: 모든 모듈이 상속하는 추상 클래스입니다.
  • 컨테이너: Sequential , Parallel , Concat 및 NaN 과 같은 복합 및 데코레이터 클래스.
  • 전달 함수: Tanh 및 Sigmoid 와 같은 비선형 함수;
  • 간단한 레이어: Linear , Mean , Max 및 Reshape 와 같은
  • 테이블 레이어: SplitTable , ConcatTable 및 JoinTable 과 같은 table 을 조작하기 위한 레이어입니다.
  • 컨볼루션 레이어: Temporal , Spatial 및 Volumetric 컨볼루션;
• 기준은 입력과 목표가 주어지면 주어진 손실 함수에 따라 기울기를 계산합니다.
  • Criterions: 추상 클래스인 Criterion 포함한 모든 기준의 목록입니다.
  • MSECriterion : 회귀에 사용되는 평균 제곱 오차 기준.
  • ClassNLLCriterion : 분류에 사용되는 음수 로그 우도 기준.
• 추가 문서:
  • 모듈, 컨테이너, 교육을 포함한 필수 패키지 개요
  • 훈련: StochasticGradient 사용하여 신경망을 훈련하는 방법;
  • 테스트: 모듈을 테스트하는 방법.
  • 실험 모듈: 실험 모듈과 기준이 포함된 패키지입니다.