https://ru.wikipedia.org/wiki/Torch
https://en.wikipedia.org/wiki/Torch_(machine_learning)

http://torch.ch
http://torch.ch/docs/getting-started.html

http://ronan.collobert.com/pub/matos/20 … _nipsw.pdf

Ядро написано на Си,
прикладная часть выполняется на LuaJIT,
поддерживается распараллеливание вычислений средствами CUDA и OpenMP.

Пакет nn предназначен для работы с нейронными сетями, в нём реализован как набор подключаемых подмодулей, определяющих конкретную форму графа сети. Контейнерные модули Sequential, Parallel и Concat позволяют создавать сложные параллельные и последовательные структуры. Существуют модули, определяющие функции активации, таковы Tanh и Sigmoid. Простые модули, например Linear, Reshape и Max являются базовыми компонентами графа и позволяют реализовать те или иные преобразования. Модули для свёрточных сетей — Temporal, Spatial и Volumetric и другие. Методы forward() и backward() реализуют методы прямого и обратного распространения ошибки.

Пакет nngraph предоставляет инструменты для создания более сложных архитектур нейронных сетей.

Отредактировано Лис (2017-10-12 07:49:31)