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Módulo: tf.keras.layers

TensorFlow 1 versión

Keras capas API.

módulos

experimental módulo: API pública para el espacio de nombres tf.keras.layers.experimental.

clases

class AbstractRNNCell : objeto abstracto que representa una célula RNN.

class Activation : Se aplica una función de activación de una salida.

class ActivityRegularization : Capa que se aplica una actualización de la actividad de entrada basado función de coste.

class Add : Capa que añade una lista de entradas.

class AdditiveAttention : Aditivo capa de atención, también conocido como la atención al estilo Bahdanau.

class AlphaDropout : Se aplica Alfa deserción a la entrada.

class Attention : Dot-producto capa de la atención, también conocido como la atención al estilo de Luong.

class Average : Capa con un promedio de una lista de entradas de elemento a elemento.

class AveragePooling1D : La agrupación de media para los datos temporales.

class AveragePooling2D : Promedio operación puesta en común de datos espaciales.

class AveragePooling3D : la operación puesta en común de datos medio en 3D (espacial o espacio-temporal).

class AvgPool1D : La agrupación de media para los datos temporales.

class AvgPool2D : Promedio operación puesta en común de datos espaciales.

class AvgPool3D : la operación puesta en común de datos medio en 3D (espacial o espacio-temporal).

class BatchNormalization : Normalizar y entradas o activaciones escala.

class Bidirectional : envoltorio bidireccional para RNNs.

class Concatenate : Capa que concatena una lista de entradas.

class Conv1D : capa de convolución 1D (por ejemplo, temporal convolución).

class Conv1DTranspose : capa de convolución Transpuesta (a veces llamado Deconvolution).

class Conv2D : capa de convolución 2D (por ejemplo convolución espacial sobre imágenes).

class Conv2DTranspose : capa de convolución Transpuesta (a veces llamado Deconvolution).

class Conv3D : capa de convolución 3D (por ejemplo convolución espacial sobre volúmenes).

class Conv3DTranspose : capa de convolución Transpuesta (a veces llamado Deconvolution).

class ConvLSTM2D : convolucional LSTM.

class Convolution1D : capa de convolución 1D (por ejemplo, temporal convolución).

class Convolution1DTranspose : capa de convolución Transpuesta (a veces llamado Deconvolution).

class Convolution2D : capa de convolución 2D (por ejemplo convolución espacial sobre imágenes).

class Convolution2DTranspose : capa de convolución Transpuesta (a veces llamado Deconvolution).

class Convolution3D : capa de convolución 3D (por ejemplo convolución espacial sobre volúmenes).

class Convolution3DTranspose : capa de convolución Transpuesta (a veces llamado Deconvolution).

class Cropping1D : capa Recorte para la entrada de 1D (por ejemplo, temporal secuencia).

class Cropping2D : capa Recorte para la entrada en 2D (por ejemplo, imagen).

class Cropping3D : capa Recorte para datos 3D (por ejemplo espacial o espacio-temporal).

class Dense : sólo su habitual capa de NN conectados densamente.

class DenseFeatures : Una capa densa que produce un Tensor sobre la base de dados feature_columns .

class DepthwiseConv2D : convolución profundidad para dar lugar separable 2D.

class Dot : Capa que calcula el producto escalar entre las muestras en dos tensores.

class Dropout : deserción Se aplica a la entrada.

class ELU : Unidad lineal exponencial.

class Embedding : Activa enteros positivos (índices) en densos vectores de tamaño fijo.

class Flatten : aplana la entrada. No afecta el tamaño del lote.

class GRU : Unidad recurrente Cerrada - Cho et al. 2014.

class GRUCell : Clase de la célula para la capa GRU.

class GaussianDropout : Aplicar multiplicativo ruido gaussiano 1 centrado en el.

class GaussianNoise : Aplicar ruido aditivo gaussiano centrado en cero.

class GlobalAveragePooling1D : la operación puesta en común promedio global para los datos temporales.

class GlobalAveragePooling2D : la operación puesta en común promedio global de datos espaciales.

class GlobalAveragePooling3D : Global Media de la operación puesta en común de datos 3D.

class GlobalAvgPool1D : la operación puesta en común promedio global para los datos temporales.

class GlobalAvgPool2D : la operación puesta en común promedio global de datos espaciales.

class GlobalAvgPool3D : Global Media de la operación puesta en común de datos 3D.

class GlobalMaxPool1D : max operación de agrupación Global para 1D datos temporales.

class GlobalMaxPool2D : max operación de puesta en común global para los datos espaciales.

class GlobalMaxPool3D : Global Max operación de puesta en común de datos 3D.

class GlobalMaxPooling1D : max operación de agrupación Global para 1D datos temporales.

class GlobalMaxPooling2D : max operación de puesta en común global para los datos espaciales.

class GlobalMaxPooling3D : Global Max operación de puesta en común de datos 3D.

class InputLayer : Capa para ser utilizado como un punto de entrada en una red (un gráfico de capas).

class InputSpec : especifica el rango, de tipo D y la forma de cada entrada a una capa.

class LSTM : Largo Corto Plazo capa de memoria - Hochreiter 1997.

class LSTMCell : Clase de la célula para la capa LSTM.

class Lambda : Wraps arbitraria expresiones como una Layer objeto.

class Layer : Esta es la clase de la que heredan todas las capas.

class LayerNormalization : (. Ba et al, 2016) Capa capa normalización.

class LeakyReLU : Versión Leaky de una unidad lineal Rectificado.

class LocallyConnected1D : capa conectado localmente para entradas 1D.

class LocallyConnected2D : capa conectado localmente para entradas 2D.

class Masking : Máscaras una secuencia utilizando un valor de máscara para saltar timesteps.

class MaxPool1D : la operación puesta en común de Max 1D datos temporales.

class MaxPool2D : Max operación puesta en común de datos espaciales 2D.

class MaxPool3D : Max operación de puesta en común de datos en 3D (espacial o espacio-temporal).

class MaxPooling1D : la operación puesta en común de Max 1D datos temporales.

class MaxPooling2D : Max operación puesta en común de datos espaciales 2D.

class MaxPooling3D : Max operación de puesta en común de datos en 3D (espacial o espacio-temporal).

class Maximum : Capa que calcula el máximo (elemento a gota) una lista de entradas.

class Minimum : Capa que calcula el mínimo (elemento a elemento) una lista de entradas.

class Multiply : Capa que se multiplica (elemento a elemento) una lista de entradas.

class PReLU : Unidad lineal Rectificado paramétrico.

class Permute : permuta las dimensiones de la entrada de acuerdo con un patrón dado.

class RNN : Clase base para capas recurrentes. <