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神經網路封包

該軟體包提供了一種簡單且模組化的方法來使用 Torch 構建和訓練簡單或複雜的神經網路：

• 模組是用於構建神經網路的磚塊。每個本身都是神經網絡，但可以使用容器與其他網路結合來創建複雜的神經網路：
  • Module：所有模組繼承的抽象類別；
  • 容器：複合類和裝飾器類，如Sequential 、 Parallel 、 Concat和NaN ；
  • 傳遞函數：非線性函數，如Tanh和Sigmoid ；
  • 簡單層：如Linear 、 Mean 、 Max和Reshape ；
  • 表層：用於操作table圖層，如SplitTable 、 ConcatTable和JoinTable ；
  • 卷積層： Temporal 、 Spatial和Volumetric卷積；
• 標準根據給定輸入和目標的給定損失函數計算梯度：
  • Criterions：所有標準的列表，包括Criterion ，抽象類別；
  • MSECriterion ：用於迴歸的均方誤差準則；
  • ClassNLLCriterion ：用於分類的負對數似然準則；
• 附加文件：
  • 包要素概述，包括模組、容器和培訓；
  • 訓練：如何使用StochasticGradient訓練神經網路；
  • 測試：如何測試您的模組。
  • 實驗模組：包含實驗模組和標準的套件。