Neural network 火炬7：如何连接同一层的神经元？
是否可以使用torch实现连接同一层神经元的架构？是的，这是可能的。Torch拥有其他语言所拥有的一切：逻辑操作、读/写操作、数组操作。这就是实现任何一种神经网络所需要的一切。如果考虑到torch使用CUDA，您甚至可以实现比某些C#或java实现更快的神经网络。性能的提高取决于一次迭代过程中的if/else次数，您所描述的称为递归神经网络。请注意，它需要不同类型的结构、输入数据和训练算法才能正常工作Neural network 火炬7：如何连接同一层的神经元？,neural-network,torch,Neural Network,Torch,是否可以使用torch实现连接同一层神经元的架构？是的，这是可能的。Torch拥有其他语言所拥有的一切：逻辑操作、读/写操作、数组操作。这就是实现任何一种神经网络所需要的一切。如果考虑到torch使用CUDA，您甚至可以实现比某些C#或java实现更快的神经网络。性能的提高取决于一次迭代过程中的if/else次数，您所描述的称为递归神经网络。请注意，它需要不同类型的结构、输入数据和训练算法才能正常工作 Torch有一个用于递归神经网络的库。据我所知，rnn库可以将每个节点的输出连接到它自己的输入
Torch有一个用于递归神经网络的库。据我所知，rnn库可以将每个节点的输出连接到它自己的输入。它不提供在同一层中连接不同神经元的方法更新：我查看了LSTM实现的最新版本，它在层内完全连接。我试图收回我的反对票，但没有成功