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PyTorch包含多种损失函数，包括 MSE（均方误差 = L2 范数）、交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）等。 PyTorch定義了一個名為張量(torch.Tensor) 的類別來儲存和操作同構多維矩形數字陣列。 PyTorch張量與NumPy陣列類似，但也可以在支援 CUDA 的 英伟达 GPU 上運作。 PyTorch
。小脑作为时间系统的功能假说也得到了理查德·伊夫里（Richard Ivry）的支持。另一个著名的执行理论是张量网络理论（英语：Tensor network theory），由佩里奥尼茨（Pellionisz）和鲁道夫·里纳斯（英语：Rodolfo Llinás）提出，对小脑的基本计算功能，将感觉转换为运动调整作了进一步的数学描述。
union of graphs）， 图乘积，包括图的笛卡尔乘积（英语：cartesian product of graphs）、图的张量积（英语：tensor product of graphs）、图的强乘积（英语：strong product of graphs）、图的字典积等， 图的串并联（英语：series–parallel
从贝叶斯推理和演绎推理等技术的复杂技术集合中的组成部分。 PyTorch Torch（英语：Torch (machine learning)） TensorFlow Theano PaddlePaddle Deeplearning4j Caffe roNNie Keras MXNet 深度学习软件比较（英语：Comparison
被证明可以通过微调执行下象棋的任务。Transformer模型也已应用于图像处理，其结果可与卷积神经网络相媲美。 Transformer模型已在TensorFlow、PyTorch等标准深度学习框架中实现。 Transformers是由Hugging Face制作的一个库，提供基于Transformer的架构和预训练模型。