طبقة

public protocol Layer : Module where Self.Input : Differentiable

طبقة الشبكة العصبية.

تمثل الأنواع التي تتوافق مع Layer الوظائف التي تقوم بتعيين المدخلات إلى المخرجات. قد يكون لديهم حالة داخلية ممثلة بمعلمات، مثل موترات الوزن.

تحدد مثيلات Layer طريقة callAsFunction(_:) قابلة للتمييز لتعيين المدخلات إلى المخرجات.

• callAsFunction(_:)
  إرجاع المخرجات التي تم الحصول عليها من تطبيق الطبقة على المدخلات المحددة.

  تصريح

  @differentiable
  func callAsFunction(_ input: Input) -> Output

  حدود

  input

  الإدخال إلى الطبقة

  قيمة الإرجاع

  الإخراج.

• إلى الأمام(_:) التنفيذ الافتراضي
  التنفيذ الافتراضي

  تصريح

  @differentiable
  func forward(_ input: Input) -> Output

• استنتاج (من :) طريقة التمديد
  تقوم بإرجاع مخرجات الاستدلال التي تم الحصول عليها من تطبيق الطبقة على المدخلات المحددة.

  تصريح

  public func inferring(from input: Input) -> Output

  حدود

  input

  الإدخال إلى الطبقة

  قيمة الإرجاع

  مخرجات الاستدلال

• المنتشر الخلفي طريقة التمديد
  تصريح

  public typealias Backpropagator = (_ direction: Output.TangentVector)
    -> (layerGradient: TangentVector, inputGradient: Input.TangentVector)

• ApplyForBackpropagation(إلى:) طريقة التمديد
  تقوم بإرجاع مخرجات الاستدلال ووظيفة الانتشار العكسي التي تم الحصول عليها من تطبيق الطبقة على المدخلات المحددة.

  تصريح

  public func appliedForBackpropagation(to input: Input)
    -> (output: Output, backpropagator: Backpropagator)

  حدود

  input

  الإدخال إلى الطبقة

  قيمة الإرجاع

  صف يحتوي على الإخراج ووظيفة الانتشار العكسي. تأخذ وظيفة backpropagation (المعروفة أيضًا باسم backpropagator) متجهًا للاتجاه وتعيد التدرجات عند الطبقة وعند الإدخال، على التوالي.

متاح حيث `الإدخال`: `DifferentiableTensorProtocol`، `الإخراج`: `DifferentiableTensorProtocol`

• callAsFunction(_:) التنفيذ الافتراضي
  التنفيذ الافتراضي

  تصريح

  @differentiable(wrt: self)
  @differentiable
  public func callAsFunction(_ input: Input) -> Output