SimpleRNNCell

public struct SimpleRNNCell<Scalar> : RNNCell where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Una semplice cella RNN.

• peso
  Dichiarazione

  public var weight: Tensor<Scalar>

• pregiudizio
  Dichiarazione

  public var bias: Tensor<Scalar>

• Stato
  Dichiarazione

  public struct State : Equatable, Differentiable, VectorProtocol, KeyPathIterable

• TimeStepInput
  Dichiarazione

  public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>

• TimeStepOutput
  Dichiarazione

  public typealias TimeStepOutput = State

• Ingresso
  Dichiarazione

  public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>

• Produzione
  Dichiarazione

  public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>

• init(dimensione input: dimensione nascosta: seme :)
  Crea un SimpleRNNCell con la dimensione di input e la dimensione dello stato nascosto specificate.

  Dichiarazione

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

  Parametri

  inputSize	Il numero di caratteristiche nei tensori di input 2-D.
  hiddenSize	Il numero di feature negli stati nascosti 2D.
  seed	Il seme casuale per l'inizializzazione. Il valore predefinito è casuale.

• statozero(per:)
  Restituisce uno stato con valore zero con forma compatibile con l'input fornito.

  Dichiarazione

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

• chiamataAsFunzione(_:)
  Restituisce l'output ottenuto dall'applicazione del livello all'input specificato.

  Dichiarazione

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

  Parametri

  input

  L'input al livello.

  Valore di ritorno

  Lo stato nascosto.