GRUBlockCellGrad

classe finale pubblica GRUBlockCellGrad

Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale.

Argomenti x: input per la cella GRU. h_prev: stato dell'input dalla cella GRU precedente. w_ru: matrice del peso per il gate di ripristino e aggiornamento. w_c: Matrice dei pesi per la porta di connessione delle celle. b_ru: vettore di polarizzazione per il gate di ripristino e aggiornamento. b_c: vettore di polarizzazione per la porta di connessione della cella. r: Uscita del cancello di reset. u: uscita della porta di aggiornamento. c: Uscita della porta di connessione della cella. d_h: gradienti di h_new rispetto alla funzione obiettivo.

Restituisce d_x: gradienti di x rispetto alla funzione obiettivo. d_h_prev: gradienti dell'h rispetto alla funzione obiettivo. d_c_bar Gradienti di c_bar rispetto alla funzione obiettivo. d_r_bar_u_bar Gradienti di r_bar e u_bar rispetto alla funzione obiettivo.

Questa operazione del kernel implementa le seguenti equazioni matematiche:

Nota sulla notazione delle variabili:

La concatenazione di a e b è rappresentata da a_b Il prodotto scalare per elemento di a e b è rappresentato da ab Il prodotto scalare per elemento è rappresentato da \circ La moltiplicazione di matrice è rappresentata da *

Note aggiuntive per chiarezza:

`w_ru` può essere segmentato in 4 matrici diverse.

w_ru = [w_r_x w_u_x
         w_r_h_prev w_u_h_prev]
 
Allo stesso modo, `w_c` può essere segmentato in 2 matrici diverse.
w_c = [w_c_x w_c_h_prevr]
 
Lo stesso vale per i pregiudizi.
b_ru = [b_ru_x b_ru_h]
 b_c = [b_c_x b_c_h]
 
Un'altra nota sulla notazione:
d_x = d_x_component_1 + d_x_component_2
 
 where d_x_component_1 = d_r_bar * w_r_x^T + d_u_bar * w_r_x^T
 and d_x_component_2 = d_c_bar * w_c_x^T
 
 d_h_prev = d_h_prev_component_1 + d_h_prevr \circ r + d_h \circ u
 where d_h_prev_componenet_1 = d_r_bar * w_r_h_prev^T + d_u_bar * w_r_h_prev^T
 
Matematica dietro i gradienti seguenti:
d_c_bar = d_h \circ (1-u) \circ (1-c \circ c)
 d_u_bar = d_h \circ (h-c) \circ u \circ (1-u)
 
 d_r_bar_u_bar = [d_r_bar d_u_bar]
 
 [d_x_component_1 d_h_prev_component_1] = d_r_bar_u_bar * w_ru^T
 
 [d_x_component_2 d_h_prevr] = d_c_bar * w_c^T
 
 d_x = d_x_component_1 + d_x_component_2
 
 d_h_prev = d_h_prev_component_1 + d_h_prevr \circ r + u
 
Il calcolo seguente viene eseguito nel wrapper Python per i gradienti (non nel kernel del gradiente).
d_w_ru = x_h_prevr^T * d_c_bar
 
 d_w_c = x_h_prev^T * d_r_bar_u_bar
 
 d_b_ru = sum of d_r_bar_u_bar along axis = 0
 
 d_b_c = sum of d_c_bar along axis = 0
 

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

statico <T estende TNumber > GRUBlockCellGrad <T>
create ( Ambito ambito , Operando <T> x, Operando <T> hPrev, Operando <T> wRu, Operando <T> wC, Operando <T> bRu, Operando <T> bC, Operando <T> r, Operando <T > u, operando <T> c, operando <T> dH)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione GRUBlockCellGrad.
Uscita <T>
dCBar ()
Uscita <T>
dHPrev ()
Uscita <T>
Uscita <T>
DX ()

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "GRUBlockCellGrad"

Metodi pubblici

public static GRUBlockCellGrad <T> create ( Ambito ambito , Operando <T> x, Operando <T> hPrev, Operando <T> wRu, Operando <T> wC, Operando <T> bRu, Operando <T> bC, Operando <T > r, Operando <T> u, Operando <T> c, Operando <T> dH)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione GRUBlockCellGrad.

Parametri
ambito ambito attuale
Ritorni
  • una nuova istanza di GRUBlockCellGrad

Uscita pubblica <T> dCBar ()

Uscita pubblica <T> dHPrev ()

Uscita pubblica <T> dRBarUBar ()

Uscita pubblica <T> dX ()