public struct GRUCell<Scalar> : RecurrentLayerCell where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
خلية GRU.
تصريح
public var updateKernel: Tensor<Scalar>
تصريح
public var updateRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
تصريح
public var resetKernel: Tensor<Scalar>
تصريح
public var resetRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
تصريح
public var outputKernel: Tensor<Scalar>
تصريح
public var outputRecurrentKernel: Tensor<Scalar>
تصريح
public var updateBias: Tensor<Scalar>
تصريح
public var updateRecurrentBias: Tensor<Scalar>
تصريح
public var resetBias: Tensor<Scalar>
تصريح
public var resetRecurrentBias: Tensor<Scalar>
تصريح
public var outputBias: Tensor<Scalar>
تصريح
public var outputRecurrentBias: Tensor<Scalar>
تصريح
@noDerivative public var stateShape: TensorShape { get }
تصريح
public typealias State = Tensor<Scalar>
تصريح
public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>
تصريح
public typealias TimeStepOutput = State
تصريح
public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>
تصريح
public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>
إنشاء
GRUCell
بحجم الإدخال المحدد وحجم الحالة المخفية.تصريح
public init( inputSize: Int, hiddenSize: Int, kernelInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
حدود
inputSize
عدد الميزات في موترات الإدخال ثنائية الأبعاد.
hiddenSize
عدد المعالم في الحالات المخفية ثنائية الأبعاد.