@frozen
public struct Conv1D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint1-D 畳み込み層 (時系列にわたる時間畳み込みなど)。
この層は、層の入力と畳み込まれて出力のテンソルを生成する畳み込みフィルターを作成します。
3D 畳み込みフィルター。
宣言
public var filter: Tensor<Scalar>バイアスベクトル。
宣言
public var bias: Tensor<Scalar>要素ごとの活性化関数。
宣言
@noDerivative public let activation: Activation時間次元のスライディング ウィンドウのストライド。
宣言
@noDerivative public let stride: Int畳み込み用のパディング アルゴリズム。
宣言
@noDerivative public let padding: Padding時間次元の拡張係数。
宣言
@noDerivative public let dilation: Int指定されたフィルター、バイアス、活性化関数、ストライド、拡張、およびパディングを使用して
Conv1Dレイヤーを作成します。宣言
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, stride: Int = 1, padding: Padding = .valid, dilation: Int = 1 )パラメータ
filter[フィルター幅、入力チャンネル数、出力チャンネル数] の形状の 3D 畳み込みフィルター。
bias形状 [出力チャンネル数] のバイアス ベクトル。
activation要素ごとの活性化関数。
stride時間次元のスライディング ウィンドウのストライド。
padding畳み込み用のパディング アルゴリズム。
dilation時間次元の拡張係数。
指定された入力にレイヤーを適用して得られた出力を返します。
出力幅は次のように計算されます。
出力幅 = (入力幅 + 2 * パディング サイズ - (拡張 * (フィルター幅 - 1) + 1)) / ストライド + 1
パディング サイズはパディング スキームによって決まります。
注記
.validを使用する場合、パディング サイズはゼロになります。パラメータ
inputレイヤーへの入力 [バッチ サイズ、入力幅、入力チャネル数]。
戻り値
形状 [バッチ サイズ、出力幅、出力チャネル数] の出力。
指定されたフィルター形状、ストライド、パディング、拡張、および要素ごとのアクティベーション関数を使用して
Conv1Dレイヤーを作成します。宣言
public init( filterShape: (Int, Int, Int), stride: Int = 1, padding: Padding = .valid, dilation: Int = 1, activation: @escaping Activation = identity, useBias: Bool = true, filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )パラメータ
filterShape(フィルター幅、入力チャンネル数、出力チャンネル数) を表すフィルターの 3D 形状。
stride時間次元のスライディング ウィンドウのストライド。
padding畳み込み用のパディング アルゴリズム。
dilation時間次元の拡張係数。
activation要素ごとの活性化関数。
filterInitializerフィルタパラメータに使用するイニシャライザ。
biasInitializerバイアスパラメータに使用するイニシャライザ。