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public protocol Layer : Module where Self.Input : Differentiable

ニューラルネットワーク層。

Layer準拠するタイプは、入力を出力にマップする関数を表します。それらは、重みテンソルなどのパラメーターによって表される内部状態を持っている場合があります。

Layerインスタンスは、入力を出力にマッピングするための微分可能なcallAsFunction(_:)メソッドを定義します。

  • 指定された入力にレイヤーを適用して得られた出力を返します。

    宣言

    @differentiable
    func callAsFunction(_ input: Input) -> Output

    パラメーター

    input

    レイヤーへの入力。

    戻り値

    出力。

  • フォワード(_ :)

    デフォルトの実装

    デフォルトの実装

    宣言

    @differentiable
    func forward(_ input: Input) -> Output
  • 推論(from :)

    拡張方法

    指定された入力にレイヤーを適用して得られた推論出力を返します。

    宣言

    public func inferring(from input: Input) -> Output

    パラメーター

    input

    レイヤーへの入力。

    戻り値

    推論出力。

  • 宣言

    public typealias Backpropagator = (_ direction: Output.TangentVector)
      -> (layerGradient: TangentVector, inputGradient: Input.TangentVector)
  • 指定された入力にレイヤーを適用して得られた推論出力とバックプロパゲーション関数を返します。

    宣言

    public func appliedForBackpropagation(to input: Input)
      -> (output: Output, backpropagator: Backpropagator)

    パラメーター

    input

    レイヤーへの入力。

    戻り値

    出力とバックプロパゲーション関数を含むタプル。バックプロパゲーション関数(別名バックプロパゲーション)は方向ベクトルを取り、レイヤーと入力でそれぞれ勾配を返します。

`入力`: `DifferentiableTensorProtocol`、`出力 `:` DifferentiableTensorProtocol`で利用可能

  • callAsFunction(_ :)

    デフォルトの実装

    デフォルトの実装

    宣言

    @differentiable(wrt: self)
    @differentiable
    public func callAsFunction(_ input: Input) -> Output