ニューラルネットワーク

詳細なテンソルフロー学習GRUCell



Detailed Tensorflow Learning Grucell



tf.contrib.rnn.GRUCell

エイリアス：

  • クラスtf.contrib.rnn.GRUCell
  • クラスtf.nn.rnn_cell.GRUCell

ゲート付きサイクルユニットセル



__init__( num_units, activation=None, reuse=None, kernel_initializer=None, bias_initializer=None, name=None, dtype=None )

パラメータの説明：

Num_unit：GRUセル内のニューロンの数。つまり、隠れたニューロンの数です。



活性化：使用される活性化関数

Resue：ブール値。既存のスコープで変数を再利用するかどうかを示します。 Trueでなく、指定された変数が既存のスコープにすでに存在する場合、エラーが生成されます。

Kernel_initializer：パラメーター、重み、および射影行列のオプションの初期化子。



Bias_initializer：オプションのパラメーター。オフセットに使用される初期化子。

名前：このレイヤーの名前。同じ名前のレイヤーは重みを共有しますが、エラーを回避するために、通常はreuse = Trueを使用します

Dtype：このレイヤーのデフォルトのデータ型。

コード例：

import tensorflow as tf batch_size=10 depth=128 output_dim=100 inputs=tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,depth])) Previous_state=tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,output_dim])))#Output of the previous state gruCell=tf.nn.rnn_cell.GRUCell(output_dim) output,state=gruCell(inputs,previous_state) print(output) print(state)

出力：

Tensor（ 'gru_cell / add：0'、shape =（10、100）、dtype = float32）

Tensor（ 'gru_cell / add：0'、shape =（10、100）、dtype = float32）