স্তর 

public protocol Layer : Module where Self.Input : Differentiable

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তর।

Layer সাথে সঙ্গতিপূর্ণ প্রকারগুলি এমন ফাংশনগুলিকে উপস্থাপন করে যা আউটপুটগুলিতে ইনপুটগুলিকে ম্যাপ করে। তাদের একটি অভ্যন্তরীণ অবস্থা থাকতে পারে যা প্যারামিটার দ্বারা উপস্থাপিত হয়, যেমন ওজন টেনসর।

Layer দৃষ্টান্ত আউটপুট ইনপুট ম্যাপিং জন্য একটি পার্থক্যযোগ্য callAsFunction(_:) পদ্ধতি সংজ্ঞায়িত করে।

  • প্রদত্ত ইনপুটে স্তর প্রয়োগ করে প্রাপ্ত আউটপুট ফেরত দেয়।

    ঘোষণা 

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

    পরামিতি

    input

    লেয়ারে ইনপুট।

    রিটার্ন ভ্যালু

    আউটপুট।

  • এগিয়ে (_:) ডিফল্ট বাস্তবায়ন

    ডিফল্ট বাস্তবায়ন

    ঘোষণা 

    @differentiable
func forward(_ input: Input) -> Output
  • অনুমান (থেকে:) এক্সটেনশন পদ্ধতি

    প্রদত্ত ইনপুটে স্তর প্রয়োগ করে প্রাপ্ত অনুমান আউটপুট প্রদান করে।

    ঘোষণা 

    public func inferring(from input: Input) -> Output

    পরামিতি

    input

    লেয়ারে ইনপুট।

    রিটার্ন ভ্যালু

    অনুমান আউটপুট।

  • ব্যাকপ্রপাগেটর এক্সটেনশন পদ্ধতি

    ঘোষণা 

    public typealias Backpropagator = (_ direction: Output.TangentVector)
  -> (layerGradient: TangentVector, inputGradient: Input.TangentVector)

  • প্রদত্ত ইনপুটে স্তর প্রয়োগ করে প্রাপ্ত ইনফারেন্স আউটপুট এবং ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন ফাংশন প্রদান করে।

    ঘোষণা 

    public func appliedForBackpropagation(to input: Input)
  -> (output: Output, backpropagator: Backpropagator)

    পরামিতি

    input

    লেয়ারে ইনপুট।

    রিটার্ন ভ্যালু

    আউটপুট এবং ব্যাকপ্রোপগেশন ফাংশন ধারণকারী একটি টিপল। ব্যাকপ্রপাগেশন ফাংশন (ওরফে ব্যাকপ্রোপ্যাগেটর) একটি দিকনির্দেশনা ভেক্টর নেয় এবং স্তরে এবং ইনপুটে যথাক্রমে গ্রেডিয়েন্টগুলি প্রদান করে।

উপলব্ধ যেখানে `ইনপুট`: `ডিফারেনশিয়াবল টেনসরপ্রোটোকল`, `আউটপুট`: `ডিফারেন্টিয়েবল টেনসরপ্রটোকল`
  • callAsFunction(_:) ডিফল্ট বাস্তবায়ন

    ডিফল্ট বাস্তবায়ন

    ঘোষণা 

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