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微分可能

public protocol Differentiable

接空間が有限次元である可微分多様体を数学的に表す型。

  • 微分可能な値のデリバティブを表すタイプ。

    数学的には、これは微分可能型で表される可微分多様体の接束に相当します。

    宣言

    associatedtype TangentVector: Differentiable & AdditiveArithmetic
  where TangentVector.TangentVector == TangentVector

  • 移動のself与えられた方向に沿って。リーマン幾何学では、このことは、移動指数マップ、に相当するself所与接線ベクトルに沿った測地表面に。

    宣言

    mutating mutating func move(along direction: TangentVector)

  • 必要最小限の情報を取り込む、ゼロ接線ベクトルを生成閉鎖self 。

    move(along: zeroTangentVectorInitializer())は変更しないでくださいself 。

    いくつかのケースでは、ゼロの接線ベクトルselfに等しいTangentVector.zero 。他の場合には、ゼロ接線ベクトルは、の情報に依存するselfようなn次元アレイタイプの形状として、。微分プログラミングのために、それはより多くのメモリ効率の良いカスタム定義することであるzeroTangentVectorInitializerキャプチャおよび使用必要な情報のみがゼロ接線ベクトルを作成することがクロージャを返すプロパティ。例えば：

    struct Vector {
    var scalars: [Float]
    var count: Int { scalars.count }
    init(scalars: [Float]) { ... }
    init(repeating repeatedElement: Float, count: Int) { ... }
}

extension Vector: AdditiveArithmetic { ... }

extension Vector: Differentiable {
    typealias TangentVector = Vector

    @noDerivative
    var zeroTangentVectorInitializer: () -> TangentVector {
        let count = self.count
        return { TangentVector(repeating: 0, count: count) }
    }
}

    宣言

    var zeroTangentVectorInitializer: () -> TangentVector { get }

  • zeroTangentVector

    拡張方法

    接線ベクトルを使用して初期化zeroTangentVectorInitializer 。 move(along: zeroTangentVector)は変更しないでくださいself 。

    宣言

    var zeroTangentVector: TangentVector { get }

  • 宣言

    @differentiable(wrt: self)
func withRecomputationInPullbacks<Result : Differentiable>(
  _ body: @escaping @differentiable (Self) -> Result
) -> Result

  • 誘導体に与えられたクロージャを適用しself 。

    戻り値selfアイデンティティ機能などがあります。で区別されるコンテキストで戻り値が使用される場合、は、指定されたクロージャを戻り値の導関数に適用します。

    宣言

    @differentiable(wrt: self)
func withDerivative(_ body: @escaping (inout TangentVector) -> Void) -> Self

  • 戻る第一の層の入力であることを除いて、前の層の出力に一連の層を適用することによって計算された出力self 。

    宣言

    @differentiable
public func sequenced<L1: Layer, L2: Layer>(through l1: L1, _ l2: L2) -> L2.Output
where L1.Input == Self, L1.Output == L2.Input

    パラメーター

    l1

    最初のレイヤー。

    l2

    2番目のレイヤー。

    戻り値

    順次適用後の最終層の出力。

  • 戻る第一の層の入力であることを除いて、前の層の出力に一連の層を適用することによって計算された出力self 。

    宣言

    @differentiable
public func sequenced<L1: Layer, L2: Layer, L3: Layer>(through l1: L1, _ l2: L2, _ l3: L3)
  -> L3.Output
where L1.Input == Self, L1.Output == L2.Input, L2.Output == L3.Input

    パラメーター

    l1

    最初のレイヤー。

    l2

    2番目のレイヤー。

    l3

    3番目のレイヤー。

    戻り値

    順次適用後の最終層の出力。

  • 戻る第一の層の入力であることを除いて、前の層の出力に一連の層を適用することによって計算された出力self 。

    宣言

    @differentiable
public func sequenced<L1: Layer, L2: Layer, L3: Layer, L4: Layer>(
  through l1: L1, _ l2: L2, _ l3: L3, _ l4: L4
) -> L4.Output
where
  L1.Input == Self, L1.Output == L2.Input, L2.Output == L3.Input,
  L3.Output == L4.Input

    パラメーター

    l1

    最初のレイヤー。

    l2

    2番目のレイヤー。

    l3

    3番目のレイヤー。

    l4

    4番目のレイヤー。

    戻り値

    順次適用後の最終層の出力。

  • 戻る第一の層の入力であることを除いて、前の層の出力に一連の層を適用することによって計算された出力self 。

    宣言

    @differentiable
public func sequenced<L1: Layer, L2: Layer, L3: Layer, L4: Layer, L5: Layer>(
  through l1: L1, _ l2: L2, _ l3: L3, _ l4: L4, _ l5: L5
) -> L5.Output
where
  L1.Input == Self, L1.Output == L2.Input, L2.Output == L3.Input, L3.Output == L4.Input,
  L4.Output == L5.Input

    パラメーター

    l1

    最初のレイヤー。

    l2

    2番目のレイヤー。

    l3

    3番目のレイヤー。

    l4

    3番目のレイヤー。

    l5

    5番目のレイヤー。

    戻り値

    順次適用後の最終層の出力。

  • 戻る第一の層の入力であることを除いて、前の層の出力に一連の層を適用することによって計算された出力self 。

    宣言

    @differentiable
public func sequenced<L1: Layer, L2: Layer, L3: Layer, L4: Layer, L5: Layer, L6: Layer>(
  through l1: L1, _ l2: L2, _ l3: L3, _ l4: L4, _ l5: L5, _ l6: L6
) -> L6.Output
where
  L1.Input == Self, L1.Output == L2.Input, L2.Output == L3.Input, L3.Output == L4.Input,
  L4.Output == L5.Input, L5.Output == L6.Input

    パラメーター

    l1

    最初のレイヤー。

    l2

    2番目のレイヤー。

    l3

    3番目のレイヤー。

    l4

    3番目のレイヤー。

    l5

    5番目のレイヤー。

    l6

    6番目のレイヤー。

    戻り値

    順次適用後の最終層の出力。