public struct GRUCell<Scalar> : RecurrentLayerCell where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
GRUセル。
宣言
public var updateKernel: Tensor<Scalar>
宣言
public var updateRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
宣言
public var resetKernel: Tensor<Scalar>
宣言
public var resetRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
宣言
public var outputKernel: Tensor<Scalar>
宣言
public var outputRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
宣言
public var updateBias: Tensor<Scalar>
宣言
public var updateRecurrentBias: Tensor<Scalar>
宣言
public var resetBias: Tensor<Scalar>
宣言
public var resetRecurrentBias: Tensor<Scalar>
宣言
public var outputBias: Tensor<Scalar>
宣言
public var outputRecurrentBias: Tensor<Scalar>
宣言
@noDerivative public var stateShape: TensorShape { get }
宣言
public typealias State = Tensor<Scalar>
宣言
public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>
宣言
public typealias TimeStepOutput = State
宣言
public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>
宣言
public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>
指定された入力サイズと隠し状態サイズで
GRUCell
を作成します。宣言
public init( inputSize: Int, hiddenSize: Int, kernelInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
パラメータ
inputSize
2 次元入力テンソルの特徴の数。
hiddenSize
2 次元の隠れ状態にあるフィーチャの数。