table composed of two tensors, corresponding to the outputs of d and e
 respectively.
 
-#Usage#
+##Usage##
 
-##nn.DAG()##
+###nn.DAG()###
 
 Create a new empty DAG, which inherits from nn.Container.
 
-##nn.DAG:connect([module1 [, module2 [, ...]]])##
+###nn.DAG:connect([module1 [, module2 [, ...]]])###
 
 Add new nodes corresponding to the modules passed as arguments if they
 are not already existing. Add edges between every two nodes
 Calling it with n > 2 arguments is strictly equivalent to calling it
 n-1 times on the pairs of successive arguments.
 
-##nn.DAG:setInput(i)##
+###nn.DAG:setInput(i)###
 
 Defines the content and structure of the input. The argument should be
 either a module, or a (nested) table of module. The input to the DAG
 should be a (nested) table of inputs with the corresponding structure.
 
-##nn.DAG:setOutput(o)##
+###nn.DAG:setOutput(o)###
 
 Similar to DAG:setInput().
 
-##nn.DAG:print()##
+###nn.DAG:print()###
 
 Prints the list of nodes.
 
-##nn.DAG:saveDot(filename)##
+###nn.DAG:saveDot(filename)###
 
 Save a dot file to be used by the Graphviz set of tools for graph
 visualization. This dot file can than be used for instance to produce
 dot graph.dot -T pdf -o graph.pdf
 ```
 
-##nn.DAG:updateOutput(input)##
+###nn.DAG:updateOutput(input)###
 
 See the torch documentation.
 
-##nn.DAG:updateGradInput(input, gradOutput)##
+###nn.DAG:updateGradInput(input, gradOutput)###
 
 See the torch documentation.
 
-##nn.DAG:accGradParameters(input, gradOutput, scale)##
+###nn.DAG:accGradParameters(input, gradOutput, scale)###
 
 See the torch documentation.