kelas akhir publik BlockLSTMGrad
Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu.
Implementasi ini akan digunakan bersama dengan BlockLSTMV2.
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| Keluaran <T> | lulusan () Gradien untuk w disangga punggung. |
| statis <T memperluas TNomber > BlockLSTMGrad <T> | buat ( Lingkup lingkup, Operand < TInt64 > seqLenMax, Operand <T> x, Operand <T> csPrev, Operand <T> hPrev, Operand <T> w, Operand <T> wci, Operand <T> wcf, Operand <T > wco, Operan <T> b, Operan <T> i, Operan <T> cs, Operan <T> f, Operan <T> o, Operan <T> ci, Operan <T> co, Operan <T> h , Operan <T> csGrad, Operan <T> hGrad, penggunaan BooleanPeephole) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BlockLSTMGrad baru. |
| Keluaran <T> | csPrevGrad () Gradien cs_prev yang akan disangga kembali. |
| Keluaran <T> | hPrevGrad () Gradien h_prev untuk disangga kembali. |
| Keluaran <T> | wLulusan () Gradien untuk w disangga punggung. |
| Keluaran <T> | wcfGrad () Gradien untuk wcf disangga ke belakang. |
| Keluaran <T> | lulusan wci () Gradien untuk wci disangga punggung. |
| Keluaran <T> | lulusan wco () Gradien untuk wco disangga punggung. |
| Keluaran <T> | xGrad () Gradien x yang akan disangga punggung. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Nilai Konstan: "BlockLSTMGradV2"
Metode Publik
public static BlockLSTMGrad <T> buat ( Lingkup lingkup, Operan < TInt64 > seqLenMax, Operan <T> x, Operan <T> csPrev, Operan <T> hPrev, Operan <T> w, Operan <T> wci, Operan <T > wcf, Operan <T> wco, Operan <T> b, Operan <T> i, Operan <T> cs, Operan <T> f, Operan <T> o, Operan <T> ci, Operan <T> co , Operan <T> h, Operan <T> csGrad, Operan <T> hGrad, penggunaan BooleanPeephole)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BlockLSTMGrad baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| seqLenMax | Panjang waktu maksimum yang sebenarnya digunakan oleh masukan ini. Output diisi dengan angka nol melebihi panjang ini. |
| X | Urutan input ke LSTM, bentuk (timelen, batch_size, num_inputs). |
| csSebelumnya | Nilai keadaan sel awal. |
| hSebelumnya | Keluaran awal sel (untuk digunakan sebagai lubang intip). |
| w | Matriks bobot. |
| wci | Matriks bobot untuk sambungan lubang intip gerbang masukan. |
| wcf | Matriks bobot untuk sambungan lubang intip gerbang lupa. |
| wco | Matriks bobot untuk sambungan lubang intip gerbang keluaran. |
| B | Vektor bias. |
| Saya | Gerbang input sepanjang rangkaian waktu. |
| cs | Keadaan sel sebelum tanh sepanjang urutan waktu. |
| F | Gerbang lupa sepanjang rangkaian waktu. |
| Hai | Gerbang keluaran sepanjang rangkaian waktu. |
| ci | Input sel sepanjang urutan waktu. |
| bersama | Sel setelah tanh sepanjang urutan waktu. |
| H | Vektor keluaran h sepanjang rangkaian waktu. |
| csGrad | Gradien cs saat ini. |
| lulusan | Gradien vektor h. |
| gunakan Lubang Intip | Apakah akan menggunakan pemberat lubang intip. |
Kembali
- contoh baru dari BlockLSTMGrad