Oups, fixed a very wrong explanation regarding the input/output flowing in the graph.
authorFrancois Fleuret <francois@fleuret.org>
Fri, 13 Jan 2017 07:39:45 +0000 (08:39 +0100)
committerFrancois Fleuret <francois@fleuret.org>
Fri, 13 Jan 2017 07:39:45 +0000 (08:39 +0100)
README.md

index 58c386f..b122ee0 100644 (file)
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@@ -46,9 +46,9 @@ Note that DAG:connect allows to add a bunch of edges at once. This is particular
 
 ##Input and output##
 
-If a node has a single successor, its output is sent unchanged as input to that successor. If it has multiple successors, the outputs are collected into a table, and the table is used as input to the successor node. The indexes of the outputs in that table reflects the order of the DAG:connect() commands.
+If a node has a single predecessor, its output is taken as-is. If it has multiple predecessors, all the outputs are collected into a table, and the table is used as input. The indexes of the outputs in that table reflects the order in which the predecessors appeared in the DAG:connect() commands.
 
-The expected input (respectively the produced output) is a nested table of inputs reflecting the structure of the nested table of modules provided to DAG:setInput (respectively DAG:setOutput)
+The input to the DAG (respectively the produced output) is a nested table of inputs reflecting the structure of the nested table of modules provided to DAG:setInput (respectively DAG:setOutput)
 
 So for instance, in the example above, the model expects a tensor as input, since it is the input to the module a, and its output will is a table composed of two tensors, corresponding to the outputs of d and e respectively.