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> | |
| 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
الأساليب العامة
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