Torch7课程——神经网络包的用法

torch7学习（一）——Tensor
Torch7学习(二) —— Torch与Matlab的语法对比
Torch7学习（三）——学习神经网络包的用法（1）
Torch7学习（四）——学习神经网络包的用法（2）
Torch7学习（五）——学习神经网路包的用法（3）
Torch7学习（六）——学习神经网络包的用法（4）——利用optim进行训练
Torch7学习（七）——从neural-style代码中看自定义重载函数的训练方式

总说

在前一篇博客中，我们已对Module类进行了基础性的阐述。接下来的内容将对其进行更为详尽的解析，同时还将涉及Container、Transfer Functions Layers以及Simple Layers等模块的相关内容。

模块设计与功能实现

主要包含4个函数。
1. [output]forward(input)
2. [gradInput] backward (input.gradOutput)
此外，在后续的自动训练模式中需重新定义的两个函数包括
3. [output] updateOutput (input)
4. [gradInput] updateGradInput (input,