BlockLSTMGrad

classe final pública BlockLSTMGrad

Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo.

Esta implementação deve ser usada em conjunto com BlockLSTMV2.

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída <T>
bGrad ()
O gradiente para w a ser apoiado.
estático <T estende TNumber > BlockLSTMGrad <T>
create ( Escopo do escopo , Operando < TInt64 > seqLenMax, Operando <T> x, Operando <T> csPrev, Operando <T> hPrev, Operando <T> w, Operando <T> wci, Operando <T> wcf, Operando <T > wco, Operando <T> b, Operando <T> i, Operando <T> cs, Operando <T> f, Operando <T> o, Operando <T> ci, Operando <T> co, Operando <T> h , Operando <T> csGrad, Operando <T> hGrad, Boolean usePeephole)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BlockLSTMGrad.
Saída <T>
csPrevGrad ()
O gradiente de cs_prev a ser apoiado.
Saída <T>
hPrévGraduação ()
O gradiente de h_prev a ser apoiado.
Saída <T>
wGrad ()
O gradiente para w a ser apoiado.
Saída <T>
wcfGrad ()
O gradiente para o WCF ser apoiado.
Saída <T>
wciGrad ()
O gradiente para wci ser apoiado.
Saída <T>
wcoGrad ()
O gradiente para wco ser apoiado.
Saída <T>
xGrad ()
O gradiente de x a ser apoiado.

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "BlockLSTMGradV2"

Métodos Públicos

Saída pública <T> bGrad ()

O gradiente para w ser apoiado.

public static BlockLSTMGrad <T> create (Escopo escopo , Operando < TInt64 > seqLenMax, Operando <T> x, Operando <T> csPrev, Operando <T> hPrev, Operando <T> w, Operando <T> wci, Operando <T > wcf, Operando <T> wco, Operando <T> b, Operando <T> i, Operando <T> cs, Operando <T> f, Operando <T> o, Operando <T> ci, Operando <T> co , Operando <T> h, Operando <T> csGrad, Operando <T> hGrad, Booleano usePeephole)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BlockLSTMGrad.

Parâmetros
escopo escopo atual
seqLenMax Duração máxima realmente usada por esta entrada. As saídas são preenchidas com zeros além desse comprimento.
x A entrada de sequência para o LSTM, forma (timelen, batch_size, num_inputs).
csAnterior Valor do estado inicial da célula.
hAnterior Saída inicial da célula (a ser usada para olho mágico).
c A matriz de peso.
wci A matriz de peso para conexão do olho mágico da porta de entrada.
banheiro A matriz de peso para a conexão do olho mágico do portão esquecido.
wco A matriz de peso para conexão do olho mágico da porta de saída.
b O vetor de polarização.
eu A porta de entrada ao longo de toda a sequência de tempo.
CS O estado da célula antes do tanh durante toda a sequência de tempo.
f O portão do esquecimento ao longo de toda a sequência temporal.
ó A porta de saída durante toda a sequência de tempo.
ci A entrada da célula durante toda a sequência de tempo.
co A célula após o tanh durante toda a sequência temporal.
h O vetor h de saída ao longo de toda a sequência de tempo.
csGrad O gradiente atual de cs.
hGrad O gradiente do vetor h.
usarOlho mágico Se deve usar pesos de olho mágico.
Devoluções
  • uma nova instância do BlockLSTMGrad

Saída pública <T> csPrevGrad ()

O gradiente de cs_prev a ser apoiado.

Saída pública <T> hPrevGrad ()

O gradiente de h_prev a ser apoiado.

Saída pública <T> wGrad ()

O gradiente para w a ser apoiado.

Saída pública <T> wcfGrad ()

O gradiente para o WCF ser apoiado.

Saída pública <T> wciGrad ()

O gradiente para wci ser apoiado.

Saída pública <T> wcoGrad ()

O gradiente para wco ser apoiado.

Saída pública <T> xGrad ()

O gradiente de x a ser apoiado.