BaseRNNCell

public struct BasicRNNCell<Scalar> : RecurrentLayerCell where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Une cellule RNN de base.

• poids
  Déclaration

  public var weight: Tensor<Scalar>

• biais
  Déclaration

  public var bias: Tensor<Scalar>

• État
  Déclaration

  public typealias State = Tensor<Scalar>

• EntréeTimeStep
  Déclaration

  public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>

• SortieTimeStep
  Déclaration

  public typealias TimeStepOutput = State

• Saisir
  Déclaration

  public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>

• Sortir
  Déclaration

  public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>

• init (taille d'entrée: taille cachée: graine :)
  Crée un SimpleRNNCell avec la taille d'entrée et la taille de l'état caché spécifiées.

  Déclaration

  public init(inputSize: Int, hiddenSize: Int, seed: TensorFlowSeed = Context.local.randomSeed)

  Paramètres

  inputSize	Le nombre d'entités dans les tenseurs d'entrée 2D.
  hiddenSize	Le nombre d'entités dans les états masqués 2D.
  seed	La graine aléatoire pour l'initialisation. La valeur par défaut est aléatoire.

• état zéro (pour :)
  Renvoie un état de valeur zéro avec une forme compatible avec l'entrée fournie.

  Déclaration

  public func zeroState(for input: Tensor<Scalar>) -> State

• appelAsFonction(_:)
  Renvoie le résultat obtenu en appliquant le calque à l’entrée donnée.

  Déclaration

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

  Paramètres

  input

  L'entrée dans le calque.

  Valeur de retour

  L'état caché.