警告:このプロジェクトは廃止されました。 Swift for TensorFlow は、機械学習、コンパイラー、微分可能プログラミング、システム設計などにわたる最新の研究を組み込んだ、機械学習用の次世代プラットフォームの実験でした。 2021年2月にアーカイブされました。
埋め込み
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
埋め込みレイヤー。
Embedding
事実上、インデックスを固定語彙から固定サイズ (密) ベクトル表現にマッピングするルックアップ テーブルです (例: [[0], [3]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]
。
語彙インデックスをその密なベクトル表現にマッピングする学習可能なルックアップ テーブル。
宣言
public var embeddings: Tensor<Scalar>
各語彙インデックスにベクトル表現が与えられるように、形状(vocabularySize, embeddingSize)
のランダムに初期化された埋め込みを使用してEmbedding
レイヤーを作成します。
宣言
public init(
vocabularySize: Int,
embeddingSize: Int,
embeddingsInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = { Tensor(randomUniform: $0) }
)
パラメータ
vocabularySize | 語彙内の個別のインデックス (単語) の数。この数値は、最大の整数インデックスに 1 を加えたものでなければなりません。 |
embeddingSize | |
embeddingsInitializer | |
提供された埋め込みからEmbedding
レイヤーを作成します。事前トレーニングされた埋め込みをモデルに導入するのに役立ちます。
宣言
public init(embeddings: Tensor<Scalar>)
入力内の各インデックスを対応する密ベクトル表現で置き換えることによって出力を返します。
宣言
@differentiable(wrt: self)
public func forward(_ input: Tensor<Int32>) -> Tensor<Scalar>
戻り値
入力インデックスをそのベクトル表現で置き換えることによって作成されたテンソル。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2024-09-23 UTC。
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