DasarRNNCell

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

Sel RNN dasar.

• berat
  Pernyataan

  public var weight: Tensor<Scalar>

• bias
  Pernyataan

  public var bias: Tensor<Scalar>

• Negara
  Pernyataan

  public typealias State = Tensor<Scalar>

• Masukan Langkah Waktu
  Pernyataan

  public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>

• Keluaran Langkah Waktu
  Pernyataan

  public typealias TimeStepOutput = State

• Masukan
  Pernyataan

  public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>

• Keluaran
  Pernyataan

  public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>

• init(Ukuran masukan:Ukuran tersembunyi:biji :)
  Membuat SimpleRNNCell dengan ukuran input yang ditentukan dan ukuran status tersembunyi.

  Pernyataan

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

  Parameter

  inputSize	Jumlah fitur dalam tensor masukan 2-D.
  hiddenSize	Jumlah fitur dalam status tersembunyi 2-D.
  seed	Benih acak untuk inisialisasi. Nilai defaultnya adalah acak.

• keadaan nol (untuk :)
  Mengembalikan keadaan bernilai nol dengan bentuk yang kompatibel dengan masukan yang diberikan.

  Pernyataan

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

• panggilanSebagaiFungsi(_:)
  Mengembalikan keluaran yang diperoleh dari penerapan lapisan ke masukan yang diberikan.

  Pernyataan

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

  Parameter

  input

  Masukan ke lapisan.

  Nilai Pengembalian

  Keadaan tersembunyi.