คำเตือน: API นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกใน TensorFlow เวอร์ชันในอนาคตหลังจาก การแทนที่ เสถียรแล้ว

GRUBlockCellGrad

ประชาชน GRUBlockCellGrad ชั้นสุดท้าย

คำนวณการแพร่กระจายกลับเซลล์ GRU สำหรับขั้นตอน 1 ครั้ง

Args x: อินพุตไปยังเซลล์ GRU h_prev: ระบุอินพุตจากเซลล์ GRU ก่อนหน้า w_ru: เมทริกซ์น้ำหนักสำหรับเกทรีเซ็ตและอัปเดต w_c: เมทริกซ์น้ำหนักสำหรับเกตการเชื่อมต่อเซลล์ b_ru: เวกเตอร์อคติสำหรับเกตรีเซ็ตและอัปเดต b_c: เวกเตอร์อคติสำหรับเกตการเชื่อมต่อเซลล์ r: เอาต์พุตของเกทรีเซ็ต u: เอาต์พุตของเกทอัพเดต c: เอาต์พุตของเกตการเชื่อมต่อเซลล์ d_h: การไล่ระดับของ h_new wrt เป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์

ส่งกลับ d_x: การไล่ระดับของ x wrt เป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์ d_h_prev: การไล่ระดับของ h wrt เป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์ d_c_bar การไล่ระดับสีของ c_bar wrt เป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์ d_r_bar_u_bar การไล่ระดับสีของ r_bar & u_bar wrt เป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์

เคอร์เนล op นี้ใช้สมการทางคณิตศาสตร์ต่อไปนี้:

หมายเหตุเกี่ยวกับสัญกรณ์ของตัวแปร:

การต่อกันของ a และ b ถูกแทนด้วย a_b Element-wise dot product ของ a และ b แทนด้วย ab Element-wise dot product ถูกแทนด้วย \circ การคูณเมทริกซ์ถูกแทนด้วย *

หมายเหตุเพิ่มเติมเพื่อความชัดเจน:

`w_ru` สามารถแบ่งได้เป็น 4 เมทริกซ์ที่แตกต่างกัน

w_ru = [w_r_x w_u_x
         w_r_h_prev w_u_h_prev]
 
ในทำนองเดียวกัน `w_c` สามารถแบ่งออกเป็น 2 เมทริกซ์ที่แตกต่างกัน
w_c = [w_c_x w_c_h_prevr]
 
กันไปสำหรับอคติ
b_ru = [b_ru_x b_ru_h]
 b_c = [b_c_x b_c_h]
 
หมายเหตุเกี่ยวกับสัญกรณ์อื่น ๆ :
d_x = d_x_component_1 + d_x_component_2
 
 where d_x_component_1 = d_r_bar * w_r_x^T + d_u_bar * w_r_x^T
 and d_x_component_2 = d_c_bar * w_c_x^T
 
 d_h_prev = d_h_prev_component_1 + d_h_prevr \circ r + d_h \circ u
 where d_h_prev_componenet_1 = d_r_bar * w_r_h_prev^T + d_u_bar * w_r_h_prev^T
 
คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังการไล่ระดับสีดังต่อไปนี้:
d_c_bar = d_h \circ (1-u) \circ (1-c \circ c)
 d_u_bar = d_h \circ (h-c) \circ u \circ (1-u)
 
 d_r_bar_u_bar = [d_r_bar d_u_bar]
 
 [d_x_component_1 d_h_prev_component_1] = d_r_bar_u_bar * w_ru^T
 
 [d_x_component_2 d_h_prevr] = d_c_bar * w_c^T
 
 d_x = d_x_component_1 + d_x_component_2
 
 d_h_prev = d_h_prev_component_1 + d_h_prevr \circ r + u
 
(. ไม่ได้อยู่ในเคอร์เนลการไล่ระดับสี) ด้านล่างคำนวณจะดำเนินการในกระดาษห่อหลามสำหรับการไล่ระดับสี
d_w_ru = x_h_prevr^T * d_c_bar
 
 d_w_c = x_h_prev^T * d_r_bar_u_bar
 
 d_b_ru = sum of d_r_bar_u_bar along axis = 0
 
 d_b_c = sum of d_c_bar along axis = 0
 

วิธีการสาธารณะ

คง <T ขยายจำนวน> GRUBlockCellGrad <T>
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต Operand <T> x, Operand <T> hPrev, Operand <T> WRU, Operand <T> สุขา Operand <T> Bru, Operand <T> คริสตศักราช Operand <T> R, Operand <T > มึง Operand <T> C, Operand <T> DH)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ GRUBlockCellGrad ใหม่
เอาท์พุท <T>
dCBar ()
เอาท์พุท <T>
dHPrev ()
เอาท์พุท <T>
เอาท์พุท <T>
dX ()

วิธีการสืบทอด

วิธีการสาธารณะ

สาธารณะคง GRUBlockCellGrad <T> สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต Operand <T> x, Operand <T> hPrev, Operand <T> WRU, Operand <T> สุขา Operand <T> Bru, Operand <T> คริสตศักราช Operand <T > R, Operand <T> มึง Operand <T> C, Operand <T> DH)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ GRUBlockCellGrad ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
คืนสินค้า
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ GRUBlockCellGrad

ประชาชน เอาท์พุท <T> dCBar ()

ประชาชน เอาท์พุท <T> dHPrev ()

ประชาชน เอาท์พุท <T> dRBarUBar ()

ประชาชน เอาท์พุท <T> dX ()