Yoğun

@frozen
public struct Dense<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Yoğun şekilde bağlı bir sinir ağı katmanı.

Dense activation(matmul(input, weight) + bias) işlemini uygular; burada weight bir ağırlık matrisidir, bias bir önyargı vektörüdür ve activation , öğe bazında bir aktivasyon fonksiyonudur.

Bu katman aynı zamanda 2 boyutlu önyargı matrislerine sahip 3 boyutlu ağırlık tensörlerini de destekler. Bu durumda her ikisinin de birinci boyutu, input birinci boyutuyla hizalanan toplu iş boyutu olarak ele alınır ve matmul(_:_:) işleminin toplu değişkeni kullanılır, böylece her öğe için farklı bir ağırlık ve önyargı kullanılır. giriş kümesinde.

• ağırlık
  Ağırlık matrisi.

  beyan

  public var weight: Tensor<Scalar>

• ön yargı
  Önyargı vektörü.

  beyan

  public var bias: Tensor<Scalar>

• aktivasyon
  Öğe bazında aktivasyon fonksiyonu.

  beyan

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• Aktivasyon
  Öğe bazında etkinleştirme işlevi türü.

  beyan

  public typealias Activation = @differentiable (Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

• init(ağırlık:önyargı:etkinleştirme :)
  Verilen ağırlıktan, isteğe bağlı önyargıdan ve etkinleştirme işlevinden bir örnek oluşturur.

  Not

  şu anda weight tek türevlenebilirlik parametresidir. bias Optional bağlı olarak Differentiable : TF-499'a uygun olduktan sonra bir türevlenebilirlik parametresi yapılabilir.

  beyan

  @differentiable(wrt: weight)
  public init(
    weight: Tensor<Scalar>,
    bias: Tensor<Scalar>? = nil,
    activation: @escaping Activation
  )

• ileri(_:)
  Katmanın verilen girişe uygulanmasıyla elde edilen çıktıyı döndürür.

  beyan

  @differentiable
  public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

  Parametreler

  input

  Katmanın girişi.

  Geri dönüş değeri

  Çıktı.

• init(inputSize:outputSize:activation:useBias:weightInitializer:biasInitializer :)
  Belirtilen giriş boyutuna, çıkış boyutuna ve öğe bazında etkinleştirme işlevine sahip bir Dense katman oluşturur. Ağırlık matrisi şekil [inputSize, outputSize] ile oluşturulur ve önyargı vektörü şekil [outputSize] ile oluşturulur.

  beyan

  public init(
    inputSize: Int,
    outputSize: Int,
    activation: @escaping Activation = identity,
    useBias: Bool = true,
    weightInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
  )

  Parametreler

  inputSize	Giriş uzayının boyutluluğu.
  outputSize	Çıkış alanının boyutluluğu.
  activation	Kullanılacak etkinleştirme işlevi. Varsayılan değer identity(_:) dir.
  weightInitializer	weight için kullanılacak başlatıcı.
  biasInitializer	bias için kullanılacak başlatıcı.