**：
--網路結構1-3-3-1，隱含層為兩層，每層都有3個神經元，輸入層和輸出層都有乙個神經元
model = nn.sequential()
--model現在是乙個容器，要往這個容器中新增神經網路層（輸入層、隱含層、輸出層）來構成多層感知器（神經網路）
--容器要新增的第一層為輸入層，1個輸入， 3個輸出
model:add(nn.linear(1,3))
--然後我們在他後面新增乙個sigmoid層，它的節點個數會自動和前一層的輸出個數保持一致。這裡的--sigmoid函式是用來將資料歸到0-1之間的數
--sigmoid函式有個缺點，當遠0點資料時，sigmoid會輸出為1，導數接近為0
model:add(nn.sigmoid())
--接下來我們新增第一和第二隱藏層中間的線性連線，輸入是3，輸出也是3。
model:add(nn.linear(3,3))
--作用一樣
model:add(nn.sigmoid())
--增加線性層，3個輸入乙個輸出
model:add(nn.linear(3,1))
--構建多層感知器的完整**如下
model = nn.sequential()
model:add(nn.mulconstant(0.1)) --在輸入進入之前先乘以0.1，縮小訓練值
model:add(nn.linear(1,3))
model:add(nn.sigmoid())
model:add(nn.linear(3,3))
model:add(nn.sigmoid())
model:add(nn.linear(3,1))
model:add(nn.mulconstant(50000)) --在輸入之後乘以50000，對**資料的縮小
--預設的權值優化是梯度下降法，訓練速度很慢。其實torch已經給我們提供了各種先進的優化演算法，都--放在optim這個庫里。我們在檔案的頭部新增包含optim庫
require 'optim'
--模型的引數拿出來看看，w是權值，1x3+3+3x3+3+3x1+1=22,dl_dw是w對loss的偏導，而且這兩個--都是引用，也就是值的變化會影響模型的引數
w, dl_dw = model:getparameters()
feval = function(w_new)
if w ~= w_new then w:copy(w_new) end
--導數初始為0
dl_dw:zero()
price_predict = model:forward(month_train)
loss = criterion:forward(price_predict, price_train)
model:backward(month_train, criterion:backward(price_predict, price_train))
--返回損失和梯度
return loss, dl_dw
end
--引數設定，學習率是0.01
params = 分割每一組資料，{}中的第乙個引數是橫座標點，第二個引數是縱座標點
ifi%10==0 then
gnuplot.plot(, )
endend
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