転置Conv3D

@frozen
public struct TransposedConv3D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

3-D 転置畳み込みレイヤー (例: 画像上の空間転置畳み込み)。

この層は、層入力と転置畳み込みされて出力のテンソルを生成する畳み込みフィルターを作成します。

  • 5-D コンボリューション カーネル。

    宣言

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • バイアスベクトル。

    宣言

    public var bias: Tensor<Scalar>

  • 要素ごとの活性化関数。

    宣言

    @noDerivative
public let activation: Activation

  • 空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。

    宣言

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int, Int)

  • 畳み込み用のパディング アルゴリズム。

    宣言

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • paddingIndex プロパティを使用すると、パディングに基づいて計算を処理できます。

    宣言

    @noDerivative
public let paddingIndex: Int

  • 要素ごとの活性化関数のタイプ。

    宣言

    public typealias Activation = @differentiable (Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

  • 指定されたフィルター、バイアス、アクティベーション関数、ストライド、およびパディングを使用してTransposedConv3Dレイヤーを作成します。

    宣言

    public init(
  filter: Tensor<Scalar>,
  bias: Tensor<Scalar>? = nil,
  activation: @escaping Activation = identity,
  strides: (Int, Int, Int) = (1, 1, 1),
  padding: Padding = .valid
)

    パラメーター

    filter

    5-D コンボリューション カーネル。

    bias

    バイアスベクトル。

    activation

    要素ごとの活性化関数。

    strides

    空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。

    padding

    畳み込み用のパディング アルゴリズム。

  • 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 forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

    パラメーター

    input

    レイヤーへの入力。

    戻り値

    出力。

  • 指定されたフィルター形状、ストライド、パディング、および要素ごとのアクティベーション関数を使用して、 TransposedConv3Dレイヤーを作成します。フィルター テンソルは、指定されたジェネレーターによる Glorot 均一初期化を使用して初期化されます。バイアス ベクトルはゼロで初期化されます。

    宣言

    public init(
  filterShape: (Int, Int, Int, Int, Int),
  strides: (Int, Int, Int) = (1, 1, 1),
  padding: Padding = .valid,
  activation: @escaping Activation = identity,
  useBias: Bool = true,
  filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
  biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
)

    パラメーター

    filterShape

    5-D コンボリューション カーネルの形状。

    strides

    空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。

    padding

    畳み込み用のパディング アルゴリズム。

    activation

    要素ごとの活性化関数。

    generator

    初期化用の乱数発生器。