public struct GRUCell<Scalar> : RecurrentLayerCell where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
GRU 셀.
선언
public var updateKernel: Tensor<Scalar>
선언
public var updateRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
선언
public var resetKernel: Tensor<Scalar>
선언
public var resetRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
선언
public var outputKernel: Tensor<Scalar>
선언
public var outputRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
선언
public var updateBias: Tensor<Scalar>
선언
public var updateRecurrentBias: Tensor<Scalar>
선언
public var resetBias: Tensor<Scalar>
선언
public var resetRecurrentBias: Tensor<Scalar>
선언
public var outputBias: Tensor<Scalar>
선언
public var outputRecurrentBias: Tensor<Scalar>
선언
@noDerivative public var stateShape: TensorShape { get }
선언
public typealias State = Tensor<Scalar>
선언
public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>
선언
public typealias TimeStepOutput = State
선언
public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>
선언
public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>
지정된 입력 크기와 숨겨진 상태 크기로
GRUCell
생성합니다.선언
public init( inputSize: Int, hiddenSize: Int, kernelInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
매개변수
inputSize
2차원 입력 텐서의 기능 수입니다.
hiddenSize
2차원 숨겨진 상태의 특징 수입니다.