警告:このプロジェクトは廃止されました。 Swift for TensorFlow は、機械学習、コンパイラー、微分可能プログラミング、システム設計などにわたる最新の研究を組み込んだ、機械学習用の次世代プラットフォームの実験でした。 2021年2月にアーカイブされました。

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ベーシックRNNCell

public struct BasicRNNCell<Scalar> : RecurrentLayerCell where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

基本的な RNN セル。

public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>

public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>

public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>

指定された入力サイズと非表示状態サイズでSimpleRNNCellを作成します。

public init(inputSize: Int, hiddenSize: Int, seed: TensorFlowSeed = Context.local.randomSeed)

`inputSize`	2 次元入力テンソルの特徴の数。
`hiddenSize`	2 次元の隠れ状態にあるフィーチャの数。
`seed`	初期化用のランダムシード。デフォルト値はランダムです。

ゼロ状態(用:)
指定された入力と互換性のある形状を持つゼロ値の状態を返します。
宣言
public func zeroState(for input: Tensor<Scalar>) -> State
callAsFunction(_:)
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 public func callAsFunction(_ input: Input) -> Output
パラメーター
input
レイヤーへの入力。
戻り値
隠れた状態。