GRUCell

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

Une cellule GRU.

• mise à jour du noyau
  Déclaration

  public var updateKernel: Tensor<Scalar>

• updateRecurrentKernel
  Déclaration

  public var updateRecurrentKernel: Tensor<Scalar>

• réinitialiser le noyau
  Déclaration

  public var resetKernel: Tensor<Scalar>

• réinitialiserRecurrentKernel
  Déclaration

  public var resetRecurrentKernel: Tensor<Scalar>

• noyau de sortie
  Déclaration

  public var outputKernel: Tensor<Scalar>

• sortieRecurrentKernel
  Déclaration

  public var outputRecurrentKernel: Tensor<Scalar>

• mise à jourBiais
  Déclaration

  public var updateBias: Tensor<Scalar>

• updateRecurrentBias
  Déclaration

  public var updateRecurrentBias: Tensor<Scalar>

• réinitialiser le biais
  Déclaration

  public var resetBias: Tensor<Scalar>

• réinitialiserRecurrentBias
  Déclaration

  public var resetRecurrentBias: Tensor<Scalar>

• Biais de sortie
  Déclaration

  public var outputBias: Tensor<Scalar>

• sortieRecurrentBias
  Déclaration

  public var outputRecurrentBias: Tensor<Scalar>

• étatForme
  Déclaration

  @noDerivative
  public var stateShape: TensorShape { get }

• état zéro (pour :)
  Déclaration

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

• 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(inputSize:hiddenSize:kernelInitializer:biasInitializer :)
  Crée un GRUCell avec la taille d'entrée et la taille de l'état caché spécifiées.

  Déclaration

  public init(
    inputSize: Int,
    hiddenSize: Int,
    kernelInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
  )

  Paramètres

  inputSize	Le nombre d'entités dans les tenseurs d'entrée 2D.
  hiddenSize	Le nombre d'entités dans les états masqués 2D.

• 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.