ঘন

@frozen
public struct Dense<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

একটি ঘন-সংযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তর।

Dense অপারেশন activation(matmul(input, weight) + bias) প্রয়োগ করে, যেখানে weight একটি ওজন ম্যাট্রিক্স, bias একটি পক্ষপাত ভেক্টর এবং activation একটি উপাদান-ভিত্তিক অ্যাক্টিভেশন ফাংশন।

এই স্তরটি 2-ডি বায়াস ম্যাট্রিক্স সহ 3-ডি ওজন টেনসরকেও সমর্থন করে। এই ক্ষেত্রে উভয়ের প্রথম মাত্রাটিকে ব্যাচের আকার হিসাবে বিবেচনা করা হয় যা input প্রথম মাত্রার সাথে সারিবদ্ধ করা হয় এবং matmul(_:_:) অপারেশনের ব্যাচ বৈকল্পিক ব্যবহার করা হয়, এইভাবে প্রতিটি উপাদানের জন্য আলাদা ওজন এবং পক্ষপাত ব্যবহার করা হয়। ইনপুট ব্যাচে।

  • ওজন ম্যাট্রিক্স।

    ঘোষণা

    public var weight: Tensor<Scalar>
  • পক্ষপাত ভেক্টর।

    ঘোষণা

    public var bias: Tensor<Scalar>
  • উপাদান অনুযায়ী সক্রিয়করণ ফাংশন.

    ঘোষণা

    @noDerivative
    public let activation: Activation
  • উপাদান অনুযায়ী সক্রিয়করণ ফাংশন প্রকার।

    ঘোষণা

    public typealias Activation = @differentiable (Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>
  • প্রদত্ত ওজন, ঐচ্ছিক পক্ষপাত এবং সক্রিয়করণ ফাংশন থেকে একটি উদাহরণ তৈরি করে।

    বিঃদ্রঃ

    বর্তমানে, weight একমাত্র পার্থক্যের পরামিতি। Optional শর্তসাপেক্ষে Differentiable : TF-499 এর সাথে সামঞ্জস্য করার পরে bias একটি ভিন্নতা পরামিতি করা যেতে পারে।

    ঘোষণা

    @differentiable(wrt: weight)
    public init(
      weight: Tensor<Scalar>,
      bias: Tensor<Scalar>? = nil,
      activation: @escaping Activation
    )
  • প্রদত্ত ইনপুটে স্তর প্রয়োগ করে প্রাপ্ত আউটপুট ফেরত দেয়।

    ঘোষণা

    @differentiable
    public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

    পরামিতি

    input

    লেয়ারে ইনপুট।

    ফেরত মূল্য

    আউটপুট.

  • নির্দিষ্ট ইনপুট আকার, আউটপুট আকার, এবং উপাদান-ভিত্তিক সক্রিয়করণ ফাংশন সহ একটি Dense স্তর তৈরি করে। ওজন ম্যাট্রিক্স আকৃতি [inputSize, outputSize] দিয়ে তৈরি করা হয় এবং বায়াস ভেক্টর আকৃতি [outputSize] দিয়ে তৈরি করা হয়।

    ঘোষণা

    public init(
      inputSize: Int,
      outputSize: Int,
      activation: @escaping Activation = identity,
      useBias: Bool = true,
      weightInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
      biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
    )

    পরামিতি

    inputSize

    ইনপুট স্থানের মাত্রিকতা।

    outputSize

    আউটপুট স্থান মাত্রিকতা.

    activation

    ব্যবহার করার জন্য সক্রিয়করণ ফাংশন। ডিফল্ট মান হল identity(_:)

    weightInitializer

    ইনিশিয়ালাইজার weight জন্য ব্যবহার করতে হবে।

    biasInitializer

    bias জন্য ব্যবহার করার জন্য ইনিশিয়ালাইজার।