Закрытый текущий модуль
Операция закрытого текущего модуля (GRU) позволяет сети изучать зависимости между временными шагами в данных о последовательности и временных рядах.
Примечание
Эта функция применяет глубокое обучение операция ГРУ к dlarray
данные. Если вы хотите применить операцию ГРУ в layerGraph
объект или Layer
массив, используйте следующий слой:
применяет вычисление закрытого текущего модуля (GRU) к входу dlY
= gru(dlX
,H0
,weights
,recurrentWeights
,bias
)dlX
использование начальной буквы скрытый H0
состояния, и параметры
weights
, recurrentWeights
, и bias
. Вход dlX
отформатированный dlarray
с метками размерности. Выход dlY
отформатированный dlarray
с той же размерностью помечает как dlX
, за исключением любого 'S'
размерности.
gru
функционируйте обновляет скрытое состояние с помощью гиперболической функции тангенса (tanh) как функция активации состояния. gru
функционируйте использует сигмоидальную функцию, данную как функция активации логического элемента.
[
также возвращает скрытое состояние после операции ГРУ.dlY
,hiddenState
] = gru(dlX
,H0
,weights
,recurrentWeights
,bias
)
[___] = gru(___,'DataFormat',
также задает формат размерности FMT
)FMT
когда dlX
не отформатированный dlarray
. Выход dlY
бесформатный dlarray
с той же размерностью заказывают как dlX
, за исключением любого 'S'
размерности.
functionToLayerGraph
не поддерживает gru
функция. Если вы используете functionToLayerGraph
с функцией, которая содержит gru
операция, получившийся LayerGraph
содержит слои заполнителя.
[1] Чо, Kyunghyun, Барт Ван Мерриенбоер, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Хольгер Швенк и Иосуа Бенхио. "Изучая представления фразы с помощью декодера энкодера RNN для статистического машинного перевода". arXiv предварительно распечатывают arXiv:1406.1078 (2014).
dlarray
| dlfeval
| dlgradient
| fullyconnect
| lstm
| softmax