@frozen
public struct TransposedConv1D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
1-D 転置畳み込み層 (例: 画像上の時間転置畳み込み)。
この層は、層入力と転置畳み込みされて出力のテンソルを生成する畳み込みフィルターを作成します。
1-D コンボリューション カーネル。
宣言
public var filter: Tensor<Scalar>
バイアスベクトル。
宣言
public var bias: Tensor<Scalar>
要素ごとの活性化関数。
宣言
@noDerivative public let activation: Activation
空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。
宣言
@noDerivative public let stride: Int
畳み込み用のパディング アルゴリズム。
宣言
@noDerivative public let padding: Padding
paddingIndex プロパティを使用すると、パディングに基づいて計算を処理できます。
宣言
@noDerivative public let paddingIndex: Int
指定されたフィルター、バイアス、アクティベーション関数、ストライド、およびパディングを使用して
TransposedConv1D
レイヤーを作成します。宣言
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, stride: Int = 1, padding: Padding = .valid )
パラメータ
filter
3D コンボリューション カーネル。
bias
バイアスベクトル。
activation
要素ごとの活性化関数。
strides
空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。
padding
畳み込み用のパディング アルゴリズム。
指定されたフィルター形状、ストライド、パディング、および要素ごとのアクティベーション関数を使用して、
TransposedConv1D
レイヤーを作成します。フィルター テンソルは、指定されたジェネレーターによる Glorot 均一初期化を使用して初期化されます。バイアス ベクトルはゼロで初期化されます。宣言
public init( filterShape: (Int, Int, Int), stride: Int = 1, padding: Padding = .valid, activation: @escaping Activation = identity, useBias: Bool = true, filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
パラメータ
filterShape
3D コンボリューション カーネルの形状。
strides
空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。
padding
畳み込み用のパディング アルゴリズム。
activation
要素ごとの活性化関数。
generator
初期化用の乱数生成器。