Пакет нейронных сетей
Этот пакет предоставляет простой и модульный способ создания и обучения простых или сложных нейронных сетей с помощью Torch:
- Модули — это кирпичики, используемые для построения нейронных сетей. Каждая из них сама по себе является нейронной сетью, но может быть объединена с другими сетями с помощью контейнеров для создания сложных нейронных сетей:
- Модуль: абстрактный класс, унаследованный всеми модулями;
- Контейнеры: составные классы и классы-декораторы, такие как
Sequential , Parallel , Concat и NaN ; - Передаточные функции: нелинейные функции, такие как
Tanh и Sigmoid ; - Простые слои: такие как
Linear , Mean , Max и Reshape ; - Слои таблиц: слои для управления
table , такими как SplitTable , ConcatTable и JoinTable ; - Слои свертки:
Temporal , Spatial и Volumetric свертки;
- Критерии вычисляют градиент в соответствии с заданной функцией потерь с учетом входных данных и цели:
- Критерии: список всех критериев, включая
Criterion , абстрактный класс; -
MSECriterion : критерий среднеквадратической ошибки, используемый для регрессии; -
ClassNLLCriterion : критерий отрицательного логарифмического правдоподобия, используемый для классификации;
- Дополнительная документация:
- Обзор основных компонентов пакета, включая модули, контейнеры и обучение;
- Обучение: как обучить нейронную сеть с помощью
StochasticGradient ; - Тестирование: как тестировать ваши модули.
- Экспериментальные модули: пакет, содержащий экспериментальные модули и критерии.
