GRUBlockCell

공개 최종 클래스 GRUlockCell

1시간 단계에 대한 GRU 셀 순방향 전파를 계산합니다.

인수 x: GRU 셀에 대한 입력입니다. h_prev: 이전 GRU 셀의 상태 입력입니다. w_ru: 재설정 및 업데이트 게이트에 대한 가중치 행렬입니다. w_c: 셀 연결 게이트의 가중치 행렬입니다. b_ru: 재설정 및 업데이트 게이트에 대한 바이어스 벡터입니다. b_c: 셀 연결 게이트에 대한 바이어스 벡터입니다.

r: 리셋 게이트의 출력을 반환합니다. u: 업데이트 게이트의 출력. c: 셀 연결 게이트의 출력. h: GRU 셀의 현재 상태.

변수 표기에 대한 참고사항:

a와 b의 연결은 a_b로 표시됩니다. a와 b의 요소별 내적은 ab로 표시됩니다. 요소별 내적은 \circ로 표시됩니다. 행렬 곱셈은 *로 표시됩니다.

바이어스는 다음으로 초기화됩니다: `b_ru` - 상수_초기화(1.0) `b_c` - 상수_초기화(0.0)

이 커널 작업은 다음 수학 방정식을 구현합니다.

x_h_prev = [x, h_prev]
 
 [r_bar u_bar] = x_h_prev * w_ru + b_ru
 
 r = sigmoid(r_bar)
 u = sigmoid(u_bar)
 
 h_prevr = h_prev \circ r
 
 x_h_prevr = [x h_prevr]
 
 c_bar = x_h_prevr * w_c + b_c
 c = tanh(c_bar)
 
 h = (1-u) \circ c + u \circ h_prev
 

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>	씨 ()
static <T는 TNumber를 확장합니다. > GRUBlockCell <T>	생성 ( 범위 범위 , 피연산자 <T> x, 피연산자 <T> hPrev, 피연산자 <T> wRu, 피연산자 <T> wC, 피연산자 <T> bRu, 피연산자 <T> bC) 새로운 GRUBlockCell 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>	시간 ()
출력 <T>	r ()
출력 <T>	당신 ()

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

불리언	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "GRUlockCell"

공개 방법

공개 출력 <T> c ()

public static GRUBlockCell <T> create (범위 범위 , 피연산자 <T> x, 피연산자 <T> hPrev, 피연산자 <T> wRu, 피연산자 <T> wC, 피연산자 <T> bRu, 피연산자 <T> bC)

새로운 GRUBlockCell 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위

보고

• GRUlockCell의 새로운 인스턴스

공개 출력 <T> h ()

공개 출력 <T> r ()

공개 출력 <T> u ()