SeparableConv1D

@frozen
public struct SeparableConv1D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Una capa de convolución separable 1-D.

Esta capa realiza una convolución en profundidad que actúa por separado en los canales seguida de una convolución puntual que mezcla canales.

• Filtro en profundidad
  El núcleo de convolución profunda tridimensional.

  Declaración

  public var depthwiseFilter: Tensor<Scalar>

• Filtro puntual
  El núcleo de convolución puntual 3-D.

  Declaración

  public var pointwiseFilter: Tensor<Scalar>

• inclinación
  El vector de sesgo.

  Declaración

  public var bias: Tensor<Scalar>

• activación
  La función de activación por elementos.

  Declaración

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• paso
  Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.

  Declaración

  @noDerivative
  public let stride: Int

• relleno
  El algoritmo de relleno para la convolución.

  Declaración

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• Activación
  El tipo de función de activación por elementos.

  Declaración

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

• init(filtro en profundidad:filtro puntual:bias:activación:zancada:relleno:)
  Crea una capa SeparableConv1D con el filtro en profundidad y en puntos, el sesgo, la función de activación, los avances y el relleno especificados.

  Declaración

  public init(
    depthwiseFilter: Tensor<Scalar>,
    pointwiseFilter: Tensor<Scalar>,
    bias: Tensor<Scalar>? = nil,
    activation: @escaping Activation = identity,
    stride: Int = 1,
    padding: Padding = .valid
  )

  Parámetros

  depthwiseFilter	El núcleo de convolución en profundidad tridimensional [filter width, input channels count, channel multiplier] .
  pointwiseFilter	El núcleo de convolución puntual 3-D [1, channel multiplier * input channels count, output channels count] .
  bias	El vector de sesgo.
  activation	La función de activación por elementos.
  strides	Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.
  padding	El algoritmo de relleno para la convolución.

• adelante(_:)
  Devuelve el resultado obtenido al aplicar la capa a la entrada dada.

  Declaración

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

  Parámetros

  input

  La entrada a la capa.

  Valor de retorno

  La salida.

• init( DepthwiseFilterShape:pointwiseFilterShape:stride:padding:activación:useBias: DepthwiseFilterInitializer:pointwiseFilterInitializer:biasInitializer:)
  Crea una capa SeparableConv1D con la forma de filtro puntual y en profundidad, los pasos, el relleno y la función de activación de elementos especificados.

  Declaración

  public init(
    depthwiseFilterShape: (Int, Int, Int),
    pointwiseFilterShape: (Int, Int, Int),
    stride: Int = 1,
    padding: Padding = .valid,
    activation: @escaping Activation = identity,
    useBias: Bool = true,
    depthwiseFilterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    pointwiseFilterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
  )

  Parámetros

  depthwiseFilterShape	La forma del núcleo de convolución en profundidad tridimensional.
  pointwiseFilterShape	La forma del núcleo de convolución puntual tridimensional.
  strides	Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones temporales.
  padding	El algoritmo de relleno para la convolución.
  activation	La función de activación por elementos.
  filterInitializer	Inicializador que se utilizará para los parámetros del filtro.
  biasInitializer	Inicializador que se utilizará para los parámetros de polarización.