DAGNN: HNRN

1.综述：

DagNN充当SimpleNNCNN架构的替代方案。该架构采用了面向对象的设计理念，并支持通过有向无环图构建复杂的神经网络体系。相较于SimpleNN而言,DagNN在运行效率上稍显不足,但在架构设计上更具灵活性。

一个DAG对象包括以下数据成员：

layers: 神经网络层

vars: 网络变量

params: 网络参数

meta: 额外的补充信息

同时，DAG还包括有一些临时的数据成员：

• mode [normal]: 该标志可取值为"normal"或"test"。当设置为测试模式时（即第二种情况），某些功能模块会转向测试模式以便于验证与评估；
  • accumulateParamDer [false]: 如果启用此参数（即设置其值为"true"），网络参数的导数值将被持续累加而不重新计算；
  • conserveMemory [true]: 当该标志位设为"true"时（即选择此选项），DagNN系统将舍弃不必要的中间结果；
  • device [cpu]: 此标志决定了DagNN将在CPU或GPU内存空间中运行，并可通过调用DagNN.move()函数实现设备切换。

2. DAGNN相关函数

2.1 初始化为空

    obj = DagNN() %初始化为空的DAGNN结构体

2.