LSTMBlockCell

classe final pública LSTMBlockCell

Calcula a propagação direta da célula LSTM para um intervalo de tempo.

Esta implementação usa 1 matriz de peso e 1 vetor de polarização, e há uma conexão opcional com olho mágico.

Esta operação do kernel implementa as seguintes equações matemáticas:

xh = [x, h_prev]
 [i, f, ci, o] = xh * w + b
 f = f + forget_bias
 
 if not use_peephole:
   wci = wcf = wco = 0
 
 i = sigmoid(cs_prev * wci + i)
 f = sigmoid(cs_prev * wcf + f)
 ci = tanh(ci)
 
 cs = ci .* i + cs_prev .* f
 cs = clip(cs, cell_clip)
 
 o = sigmoid(cs * wco + o)
 co = tanh(cs)
 h = co .* o
 

Classes aninhadas

aula

LSTMBlockCell.Options

Atributos opcionais para LSTMBlockCell

Constantes

Corda

OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

LSTMBlockCell.Options estático	cellClip (cellClip flutuante)
Saída <T>	ci () A entrada da célula.
Saída <T>	co () A célula depois do tanh.
estático <T estende TNumber > LSTMBlockCell <T>	create ( Escopo , Operando <T> x, Operando <T> csPrev, Operando <T> hPrev, Operando <T> w, Operando <T> wci, Operando <T> wcf, Operando <T> wco, Operando <T > b, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação LSTMBlockCell.
Saída <T>	cs () O estado da célula antes do tanh.
Saída <T>	f () O portão do esquecimento.
LSTMBlockCell.Options estático	esquecerBias (float esquecerBias)
Saída <T>	h () O vetor h de saída.
Saída <T>	eu () A porta de entrada.
Saída <T>	o () A porta de saída.
LSTMBlockCell.Options estático	usePeephole (booleano usePeephole)

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .
sequência final	toString ()

Da classe java.lang.Object

booleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	toString ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.op.Op

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "LSTMBlockCell"

Métodos Públicos

público estático LSTMBlockCell.Options cellClip (Float cellClip)

Parâmetros

cellClip	Valor para o qual recortar o valor 'cs'.

Saída pública <T> ci ()

A entrada da célula.

Saída pública <T> co ()

A célula depois do tanh.

public static LSTMBlockCell <T> create ( Escopo escopo, Operando <T> x, Operando <T> csPrev, Operando <T> hPrev, Operando <T> w, Operando <T> wci, Operando <T> wcf, Operando <T > wco, Operando <T> b, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação LSTMBlockCell.

Parâmetros

escopo	escopo atual
x	A entrada para a célula LSTM, formato (batch_size, num_inputs).
csAnterior	Valor do estado da célula na etapa de tempo anterior.
hAnterior	Saída da célula anterior na etapa de tempo anterior.
c	A matriz de peso.
wci	A matriz de peso para conexão do olho mágico da porta de entrada.
banheiro	A matriz de peso para a conexão do olho mágico do portão esquecido.
wco	A matriz de peso para conexão do olho mágico da porta de saída.
b	O vetor de polarização.
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

• uma nova instância de LSTMBlockCell

Saída pública <T> cs ()

O estado da célula antes do tanh.

Saída pública <T> f ()

O portão do esquecimento.

público estático LSTMBlockCell.Options esqueçaBias (Float esqueçaBias)

Parâmetros

esqueçaBias	O preconceito do portão do esquecimento.

Saída pública <T> h ()

O vetor h de saída.

Saída pública <T> i ()

A porta de entrada.

Saída pública <T> o ()

A porta de saída.

public static LSTMBlockCell.Options usePeephole (booleano usePeephole)

Parâmetros

usarOlho mágico	Se deve usar pesos de olho mágico.