@frozen
public struct Conv1D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
Una capa de convolución 1-D (por ejemplo, convolución temporal sobre una serie de tiempo).
Esta capa crea un filtro de convolución que se convoluciona con la entrada de la capa para producir un tensor de salidas.
El filtro de convolución 3-D.
Declaración
public var filter: Tensor<Scalar>
El vector de sesgo.
Declaración
public var bias: Tensor<Scalar>
La función de activación por elementos.
Declaración
@noDerivative public let activation: Activation
El paso de la ventana deslizante para la dimensión temporal.
Declaración
@noDerivative public let stride: Int
El algoritmo de relleno para convolución.
Declaración
@noDerivative public let padding: Padding
El factor de dilatación de la dimensión temporal.
Declaración
@noDerivative public let dilation: Int
Crea un
Conv1D
capa con el especificado filtro, el sesgo, la función de activación, zancada, la dilatación y el relleno.Declaración
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, stride: Int = 1, padding: Padding = .valid, dilation: Int = 1 )
Parámetros
filter
El filtro de convolución 3-D de forma [ancho de filtro, recuento de canales de entrada, recuento de canales de salida].
bias
El vector de polarización de la forma [recuento de canales de salida].
activation
La función de activación por elementos.
stride
El paso de la ventana deslizante para la dimensión temporal.
padding
El algoritmo de relleno para convolución.
dilation
El factor de dilatación de la dimensión temporal.
Devuelve la salida obtenida al aplicar la capa a la entrada dada.
El ancho de salida se calcula como:
ancho de salida = (ancho de entrada + 2 * tamaño de relleno - (dilatación * (ancho del filtro - 1) + 1)) / zancada + 1
y el tamaño del acolchado está determinado por el esquema de acolchado.
Nota
Relleno tamaño es igual a cero cuando se utiliza
.valid
.Parámetros
input
La entrada a la capa [tamaño de lote, ancho de entrada, recuento de canales de entrada].
Valor devuelto
La salida de forma [tamaño de lote, ancho de salida, recuento de canales de salida].
init (filterShape: stride: padding: dilación: activación: useBias: filterInitializer: biasInitializer :)
Crea un
Conv1D
capa con la forma del filtro especificado, zancada, el relleno, la dilatación y la función de activación de elemento a elemento.Declaración
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() )
Parámetros
filterShape
La forma tridimensional del filtro, que representa (ancho del filtro, recuento de canales de entrada, recuento de canales de salida).
stride
El paso de la ventana deslizante para la dimensión temporal.
padding
El algoritmo de relleno para convolución.
dilation
El factor de dilatación de la dimensión temporal.
activation
La función de activación por elementos.
filterInitializer
Inicializador que se utilizará para los parámetros del filtro.
biasInitializer
Inicializador que se utilizará para los parámetros de polarización.