BlockLSTMGrad

kelas akhir publik BlockLSTMGrad

Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu.

Implementasi ini akan digunakan bersama dengan BlockLSTMV2.

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>
lulusan ()
Gradien untuk w disangga punggung.
statis <T memperluas TNomber > BlockLSTMGrad <T>
buat ( Lingkup lingkup, Operand < TInt64 > seqLenMax, Operand <T> x, Operand <T> csPrev, Operand <T> hPrev, Operand <T> w, Operand <T> wci, Operand <T> wcf, Operand <T > wco, Operan <T> b, Operan <T> i, Operan <T> cs, Operan <T> f, Operan <T> o, Operan <T> ci, Operan <T> co, Operan <T> h , Operan <T> csGrad, Operan <T> hGrad, penggunaan BooleanPeephole)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BlockLSTMGrad baru.
Keluaran <T>
csPrevGrad ()
Gradien cs_prev yang akan disangga kembali.
Keluaran <T>
hPrevGrad ()
Gradien h_prev untuk disangga kembali.
Keluaran <T>
wLulusan ()
Gradien untuk w disangga punggung.
Keluaran <T>
wcfGrad ()
Gradien untuk wcf disangga ke belakang.
Keluaran <T>
lulusan wci ()
Gradien untuk wci disangga punggung.
Keluaran <T>
lulusan wco ()
Gradien untuk wco disangga punggung.
Keluaran <T>
xGrad ()
Gradien x yang akan disangga punggung.

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "BlockLSTMGradV2"

Metode Publik

Keluaran publik <T> bGrad ()

Gradien untuk w disangga punggung.

public static BlockLSTMGrad <T> buat ( Lingkup lingkup, Operan < TInt64 > seqLenMax, Operan <T> x, Operan <T> csPrev, Operan <T> hPrev, Operan <T> w, Operan <T> wci, Operan <T > wcf, Operan <T> wco, Operan <T> b, Operan <T> i, Operan <T> cs, Operan <T> f, Operan <T> o, Operan <T> ci, Operan <T> co , Operan <T> h, Operan <T> csGrad, Operan <T> hGrad, penggunaan BooleanPeephole)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BlockLSTMGrad baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
seqLenMax Panjang waktu maksimum yang sebenarnya digunakan oleh masukan ini. Output diisi dengan angka nol melebihi panjang ini.
X Urutan input ke LSTM, bentuk (timelen, batch_size, num_inputs).
csSebelumnya Nilai keadaan sel awal.
hSebelumnya Keluaran awal sel (untuk digunakan sebagai lubang intip).
w Matriks bobot.
wci Matriks bobot untuk sambungan lubang intip gerbang masukan.
wcf Matriks bobot untuk sambungan lubang intip gerbang lupa.
wco Matriks bobot untuk sambungan lubang intip gerbang keluaran.
B Vektor bias.
Saya Gerbang input sepanjang rangkaian waktu.
cs Keadaan sel sebelum tanh sepanjang urutan waktu.
F Gerbang lupa sepanjang rangkaian waktu.
Hai Gerbang keluaran sepanjang rangkaian waktu.
ci Input sel sepanjang urutan waktu.
bersama Sel setelah tanh sepanjang urutan waktu.
H Vektor keluaran h sepanjang rangkaian waktu.
csGrad Gradien cs saat ini.
lulusan Gradien vektor h.
gunakan Lubang Intip Apakah akan menggunakan pemberat lubang intip.
Kembali
  • contoh baru dari BlockLSTMGrad

Keluaran publik <T> csPrevGrad ()

Gradien cs_prev yang akan disangga kembali.

Keluaran publik <T> hPrevGrad ()

Gradien h_prev untuk disangga kembali.

Keluaran publik <T> wGrad ()

Gradien untuk w disangga punggung.

Keluaran publik <T> wcfGrad ()

Gradien untuk wcf disangga ke belakang.

Keluaran publik <T> wciGrad ()

Gradien untuk wci disangga punggung.

Keluaran publik <T> wcoGrad ()

Gradien untuk wco disangga punggung.

Keluaran publik <T> xGrad ()

Gradien x yang akan disangga punggung.