public struct LSTMCell<Scalar> : RecurrentLayerCell where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
תא LSTM.
הַצהָרָה
public var fusedWeight: Tensor<Scalar>
הַצהָרָה
public var fusedBias: Tensor<Scalar>
הַצהָרָה
public var inputWeight: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public var updateWeight: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public var forgetWeight: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public var outputWeight: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public var inputBias: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public var updateBias: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public var forgetBias: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public var outputBias: Tensor<Scalar> { get }
הַצהָרָה
public typealias TimeStepInput = Tensor<Scalar>
הַצהָרָה
public typealias TimeStepOutput = State
הַצהָרָה
public typealias Input = RNNCellInput<TimeStepInput, State>
הַצהָרָה
public typealias Output = RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>
יוצר
LSTMCell
עם גודל הקלט שצוין וגודל המצב הנסתר.הַצהָרָה
public init(inputSize: Int, hiddenSize: Int)
פרמטרים
inputSize
מספר התכונות בטנסורי קלט דו-ממדיים.
hiddenSize
מספר התכונות במצבים נסתרים דו-ממדיים.
הַצהָרָה
public struct State : Equatable, Differentiable, VectorProtocol, KeyPathIterable, Mergeable