@frozen
public struct TransposedConv1D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
طبقة الالتواء المنقولة أحادية الأبعاد (على سبيل المثال، الالتواء المنقول مؤقتًا فوق الصور).
تقوم هذه الطبقة بإنشاء مرشح تلافيفي يتم تبديله مع مدخلات الطبقة لإنتاج موتر من المخرجات.
نواة الالتفاف 1-D.
تصريح
public var filter: Tensor<Scalar>
ناقل التحيز.
تصريح
public var bias: Tensor<Scalar>
وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.
تصريح
@noDerivative public let activation: Activation
خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.
تصريح
@noDerivative public let stride: Int
خوارزمية الحشو للالتفاف.
تصريح
@noDerivative public let padding: Padding
تتيح لنا خاصية paddingIndex التعامل مع العمليات الحسابية بناءً على الحشو.
تصريح
@noDerivative public let paddingIndex: Int
ينشئ طبقة
TransposedConv1D
باستخدام المرشح المحدد والتحيز ووظيفة التنشيط والخطوات والحشوة.تصريح
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, stride: Int = 1, padding: Padding = .valid )
حدود
filter
نواة الالتواء ثلاثية الأبعاد.
bias
ناقل التحيز.
activation
وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.
strides
خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.
padding
خوارزمية الحشو للالتفاف.
ينشئ طبقة
TransposedConv1D
مع شكل المرشح المحدد، والخطوات، والحشوة، ووظيفة التنشيط حسب العنصر. تتم تهيئة موتر المرشح باستخدام التهيئة الموحدة Glorot مع المولد المحدد. تتم تهيئة متجه التحيز بالأصفار.تصريح
public init( filterShape: (Int, Int, Int), stride: Int = 1, padding: Padding = .valid, activation: @escaping Activation = identity, useBias: Bool = true, filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
حدود
filterShape
شكل النواة التلافيفية ثلاثية الأبعاد.
strides
خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.
padding
خوارزمية الحشو للالتفاف.
activation
وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.
generator
مولد الرقم العشوائي للتهيئة.