그루셀

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

GRU 셀.

• 업데이트커널
  선언

  public var updateKernel: Tensor<Scalar>

• updateRecurrentKernel
  선언

  public var updateRecurrentKernel: Tensor<Scalar>

• 재설정커널
  선언

  public var resetKernel: Tensor<Scalar>

• 재설정RecurrentKernel
  선언

  public var resetRecurrentKernel: Tensor<Scalar>

• 출력커널
  선언

  public var outputKernel: Tensor<Scalar>

• 출력RecurrentKernel
  선언

  public var outputRecurrentKernel: Tensor<Scalar>

• 업데이트바이어스
  선언

  public var updateBias: Tensor<Scalar>

• 업데이트RecurrentBias
  선언

  public var updateRecurrentBias: Tensor<Scalar>

• 재설정바이어스
  선언

  public var resetBias: Tensor<Scalar>

• 재설정RecurrentBias
  선언

  public var resetRecurrentBias: Tensor<Scalar>

• 출력바이어스
  선언

  public var outputBias: Tensor<Scalar>

• 출력RecurrentBias
  선언

  public var outputRecurrentBias: Tensor<Scalar>

• 상태모양
  선언

  @noDerivative
  public var stateShape: TensorShape { get }

• zeroState(for:)
  선언

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

• 상태
  선언

  public typealias State = Tensor<Scalar>

• 시간 단계 입력
  선언

  public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>

• 시간 단계 출력
  선언

  public typealias TimeStepOutput = State

• 입력
  선언

  public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>

• 산출
  선언

  public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>

• init(inputSize:hiddenSize:kernelInitializer:biasInitializer:)
  지정된 입력 크기와 숨겨진 상태 크기로 GRUCell 생성합니다.

  선언

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

  매개변수

  inputSize	2차원 입력 텐서의 기능 수입니다.
  hiddenSize	2차원 숨겨진 상태의 특징 수입니다.

• callAsFunction(_:)
  주어진 입력에 레이어를 적용하여 얻은 출력을 반환합니다.

  선언

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

  매개변수

  input

  레이어에 대한 입력입니다.

  반환 값

  숨겨진 상태.