GRUBlockCell

الفئة النهائية العامة GRUblockCell

يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة.

Args x: الإدخال إلى خلية GRU. h_prev: إدخال الحالة من خلية GRU السابقة. w_ru: مصفوفة الوزن لبوابة إعادة الضبط والتحديث. w_c: مصفوفة الوزن لبوابة اتصال الخلية. b_ru: ناقل التحيز لبوابة إعادة التعيين والتحديث. b_c: متجه التحيز لبوابة اتصال الخلية.

إرجاع r: إخراج بوابة إعادة الضبط. u: إخراج بوابة التحديث. ج: إخراج بوابة اتصال الخلية. h: الحالة الحالية لخلية GRU.

ملاحظة حول تدوين المتغيرات:

يتم تمثيل تسلسل a وb بواسطة a_b يتم تمثيل المنتج النقطي من حيث العنصر لـ a وb بواسطة ab يتم تمثيل المنتج النقطي من حيث العنصر بواسطة \circ يتم تمثيل ضرب المصفوفة بواسطة *

تتم تهيئة التحيزات باستخدام: `b_ru` - Constant_initializer(1.0) `b_c` - Constant_initializer(0.0)

تنفذ عملية النواة هذه المعادلات الرياضية التالية:

x_h_prev = [x, h_prev]
 
 [r_bar u_bar] = x_h_prev * w_ru + b_ru
 
 r = sigmoid(r_bar)
 u = sigmoid(u_bar)
 
 h_prevr = h_prev \circ r
 
 x_h_prevr = [x h_prevr]
 
 c_bar = x_h_prevr * w_c + b_c
 c = tanh(c_bar)
 
 h = (1-u) \circ c + u \circ h_prev
 

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

الإخراج <T>
ج ()
ثابت <T يمتد TNumber > GRUBlockCell <T>
إنشاء ( نطاق النطاق ، المعامل <T> x، المعامل <T> hPrev، المعامل <T> wRu، المعامل <T> wC، المعامل <T> bRu، المعامل <T> bC)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية GRUblockCell جديدة.
الإخراج <T>
ح ()
الإخراج <T>
ص ()
الإخراج <T>
ش ()

الطرق الموروثة

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "GRUBlockCell"

الأساليب العامة

الإخراج العام <T> ج ()

إنشاء GRUBlockCell <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، المعامل <T> x، المعامل <T> hPrev، المعامل <T> wRu، المعامل <T> wC، المعامل <T> bRu، المعامل <T> bC)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية GRUblockCell جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
المرتجعات
  • مثيل جديد من GRUblockCell

الإخراج العام <T> ح ()

الإخراج العام <T> r ()

الإخراج العام <T> u ()