From a0912ecf413642ee701fb567a9cf3b440dbc203d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: machine_gun_lin <805435831@qq.com> Date: Fri, 17 Feb 2023 10:26:56 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E6=94=B9=E4=B8=80=E4=B8=AA=E6=A0=87?= =?UTF-8?q?=E9=A2=98=E7=AC=94=E8=AF=AF=20(#398)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Co-authored-by: Luo Mai Co-authored-by: Jiarong Han Co-authored-by: Cheng Lai --- chapter_programming_interface/neural_network_layer.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/chapter_programming_interface/neural_network_layer.md b/chapter_programming_interface/neural_network_layer.md index cc5fb69..f74f911 100644 --- a/chapter_programming_interface/neural_network_layer.md +++ b/chapter_programming_interface/neural_network_layer.md @@ -94,7 +94,7 @@ Transformer又是BERT模型架构的重要组成。随着深度神经网络的 ### 神经网络层的实现原理 -2.3.1中使用伪代码定义了一些卷积神经网络接口和模型构建过程，整个构建过程，需要创建训练变量和构建连接过程； +3.3.1中使用伪代码定义了一些卷积神经网络接口和模型构建过程，整个构建过程，需要创建训练变量和构建连接过程； 随着网络层数的增加，手动管理训练变量是一个繁琐的过程，因此2.3.1中描述的接口在机器学习库中属于低级API。 机器学习编程库大都提供了更高级用户友好的API，它将神经网络层抽象成一个基类，所有的神经网络层实现都继承基类调用低级API。 如MindSpore提供的mindspore.nn.Cell、mindspore.nn.Conv2d、mindspore.dataset；