Модуль: tf.keras.layers

НЕ РЕДАКТИРОВАТЬ.

Этот файл был сгенерирован автоматически. Не редактируйте его вручную, так как ваши изменения будут перезаписаны.

Классы

class Activation: Применяет функцию активации к выходу.

class ActivityRegularization: Слой, который применяет обновление к функции стоимости на основе активности входа.

class Add: Выполняет поэлементное сложение операции.

class AdditiveAttention: Слой аддитивной (по типу Баханау) внимания.

class AlphaDropout: УСТАРЕЛО.

class Attention: Слой внимания по методу скалярного произведения (по типу Луонга).

class Average: Поэлементно усредняет список входов.

class AveragePooling1D: Среднее пулинг для временных данных.

class AveragePooling2D: Операция среднего пулинга для 2D пространственных данных.

class AveragePooling3D: Операция среднего пулинга для 3D данных (пространственных или пространственно-временных).

class AvgPool1D: Среднее пулинг для временных данных.

class AvgPool2D: Операция среднего пулинга для 2D пространственных данных.

class AvgPool3D: Операция среднего пулинга для 3D данных (пространственных или пространственно-временных).

class BatchNormalization: Слой, который нормализует свои входы.

class Bidirectional: Обёртка двунаправленного типа для RNN.

class CategoryEncoding: Предобработочный слой, кодирующий целочисленные признаки.

class CenterCrop: Предобработочный слой, обрезающий изображения.

class Concatenate: Объединяет список входов.

class Conv1D: Слой 1D свертки (например, временная свертка).

class Conv1DTranspose: Слой 1D транспонированной свертки.

class Conv2D: Слой 2D свертки.

class Conv2DTranspose: Слой 2D транспонированной свертки.

class Conv3D: Слой 3D свертки.

class Conv3DTranspose: Слой 3D транспонированной свертки.

class ConvLSTM1D: 1D свёрточный LSTM.

class ConvLSTM2D: 2D свёрточный LSTM.

class ConvLSTM3D: 3D свёрточный LSTM.

class Convolution1D: Слой 1D свертки (например, временная свертка).

class Convolution1DTranspose: Слой 1D транспонированной свертки.

class Convolution2D: Слой 2D свертки.

class Convolution2DTranspose: Слой 2D транспонированной свертки.

class Convolution3D: Слой 3D свертки.

class Convolution3DTranspose: Слой 3D транспонированной свертки.

class Cropping1D: Слой обрезки для 1D входных данных (например, временной последовательности).

class Cropping2D: Слой обрезки для 2D входных данных (например, изображения).

class Cropping3D: Слой обрезки для 3D данных (например, пространственных или пространственно-временных).

class Dense: Обычный плотносвязанный слой НС.

class DepthwiseConv1D: Слой 1D свертки по глубине.

class DepthwiseConv2D: Слой 2D свертки по глубине.

class Discretization: Предобработочный слой, который группирует непрерывные признаки по диапазонам.

class Dot: Вычисляет поэлементное скалярное произведение двух тензоров.

class Dropout: Применяет дропаут к входу.

class ELU: Применяет функцию Exponentially Linear Unit к выходу.

class EinsumDense: Слой, который использует einsum в качестве вычислительной основы.

class Embedding: Преобразует положительные целые числа (индексы) в плотные векторы фиксированного размера.

class Flatten: Сжимает вход. Не влияет на размер пакета.

class FlaxLayer: Слой Keras, который обёртку модуля Flax.

class GRU: Слой Gated Recurrent Unit - Хо и др. 2014.

class GRUCell: Класс ячейки для слоя GRU.

class GaussianDropout: Применяет мультипликативный шум Гаусса с центром в 1.

class GaussianNoise: Применяет аддитивный шум Гаусса с центром в 0.

class GlobalAveragePooling1D: Глобальная операция усреднённого пулинга для временных данных.

class GlobalAveragePooling2D: Глобальная операция усреднённого пулинга для 2D данных.

class GlobalAveragePooling3D: Глобальная операция усреднённого пулинга для 3D данных.

class GlobalAvgPool1D: Глобальная операция усреднённого пулинга для временных данных.

class GlobalAvgPool2D: Глобальная операция усреднённого пулинга для 2D данных.

class GlobalAvgPool3D: Глобальная операция усреднённого пулинга для 3D данных.

class GlobalMaxPool1D: Глобальная операция максимального пулинга для временных данных.

class GlobalMaxPool2D: Глобальная операция максимального пулинга для 2D данных.

class GlobalMaxPool3D: Глобальная операция максимального пулинга для 3D данных.

class GlobalMaxPooling1D: Глобальная операция максимального пулинга для временных данных.

class GlobalMaxPooling2D: Глобальная операция максимального пулинга для 2D данных.

class GlobalMaxPooling3D: Глобальная операция максимального пулинга для 3D данных.

class GroupNormalization: Слой групповой нормализации.

class GroupQueryAttention: Слой внимания с группировкой запросов.

class HashedCrossing: Предобработочный слой, который пересекает признаки с помощью "хэширования".

class Hashing: Предобработочный слой, который хэширует и группирует категориальные признаки.

class Identity: Слой идентичности.

class InputLayer: Этот класс наследуется всеми слоями.

class InputSpec: Определяет ранг, тип и форму каждого входа в слой.

class IntegerLookup: Предобработочный слой, отображающий целые числа в (возможно закодированные) индексы.

class JaxLayer: Слой Keras, который обёртку JAX-модели.

class LSTM: Слой Long Short-Term Memory - Хохрейтер 1997.

class LSTMCell: Класс ячейки для слоя LSTM.

class Lambda: Обёртка произвольных выражений в качестве объекта Layer.

class Layer: Этот класс наследуется всеми слоями.

class LayerNormalization: Слой нормализации по слоям (Ба и др., 2016).

class LeakyReLU: Утечка версии активации Rectified Linear Unit.

class Masking: Маскирует последовательность, используя значение маски для пропуска временных шагов.

class MaxPool1D: Операция максимального пулинга для 1D временных данных.

class MaxPool2D: Операция максимального пулинга для 2D пространственных данных.

class MaxPool3D: Операция максимального пулинга для 3D данных (пространственных или пространственно-временных).

class MaxPooling1D: Операция максимального пулинга для 1D временных данных.

class MaxPooling2D: Операция максимального пулинга для 2D пространственных данных.

class MaxPooling3D: Операция максимального пулинга для 3D данных (пространственных или пространственно-временных).

class Maximum: Вычисляет поэлементный максимум для списка входов.

class MelSpectrogram: Предобработочный слой для преобразования сырых аудиосигналов в мел-спектрограммы.

class Minimum: Вычисляет поэлементный минимум для списка входов.

class MultiHeadAttention: Слой многоголового внимания.

class Multiply: Выполняет поэлементное умножение.

class Normalization: Предобработочный слой, нормализующий непрерывные признаки.

class PReLU: Слой активации Parametric Rectified Linear Unit.

class Permute: Переупорядочивает размерности входных данных по заданному шаблону.

class RNN: Базовый класс для рекуррентных слоёв.

class RandomBrightness: Предобработочный слой, случайным образом изменяющий яркость во время обучения.

class RandomContrast: Предобработочный слой, случайным образом изменяющий контраст во время обучения.

class RandomCrop: Предобработочный слой, случайным образом обрезающий изображения во время обучения.

class RandomFlip: Слой предобработки, который случайным образом переворачивает изображения во время обучения.

class RandomHeight: УСТАРЕЛО.

class RandomRotation: Слой предобработки, который случайным образом вращает изображения во время обучения.

class RandomTranslation: Слой предобработки, который случайным образом перемещает изображения во время обучения.

class RandomWidth: УСТАРЕЛО.

class RandomZoom: Слой предобработки, который случайным образом масштабирует изображения во время обучения.

class ReLU: Слой активации с функцией исправления линейности.

class RepeatVector: Повторяет вход n раз.

class Rescaling: Слой предобработки, который перемасштабирует входные значения в новый диапазон.

class Reshape: Слой, который изменяет форму входов на заданную форму.

class Resizing: Слой предобработки, который изменяет размер изображений.

class SeparableConv1D: Слой 1D раздельной свёртки.

class SeparableConv2D: Слой 2D раздельной свёртки.

class SeparableConvolution1D: Слой 1D раздельной свёртки.

class SeparableConvolution2D: Слой 2D раздельной свёртки.

class SimpleRNN: Полносвязный RNN, где выход подаётся обратно как новый вход.

class SimpleRNNCell: Класс ячейки для SimpleRNN.

class Softmax: Слой активации softmax.

class SpatialDropout1D: Пространственный 1D аналог Dropout.

class SpatialDropout2D: Пространственный 2D аналог Dropout.

class SpatialDropout3D: Пространственный 3D аналог Dropout.

class SpectralNormalization: Выполняет спектральную нормализацию весов целевого слоя.

class StackedRNNCells: Обёртка, позволяющая стеку RNN-ячеек работать как одной ячейке.

class StringLookup: Слой предобработки, отображающий строки в (возможно, закодированные) индексы.

class Subtract: Выполняет поэлементное вычитание.

class TFSMLayer: Загрузка сохранённой Keras модели/слоя через SavedModel / ExportArchive.

class TextVectorization: Слой предобработки, отображающий текстовые признаки в целые последовательности.

class ThresholdedReLU: УСТАРЕЛО.

class TimeDistributed: Эта обёртка позволяет применять слой к каждой временной части входа.

class TorchModuleWrapper: Обёртка слоя модуля Torch.

class UnitNormalization: Слой единичной нормализации.

class UpSampling1D: Слой интерполяции для 1D входов.

class UpSampling2D: Слой интерполяции для 2D входов.

class UpSampling3D: Слой интерполяции для 3D входов.

class Wrapper: Абстрактный базовый класс обёртки.

class ZeroPadding1D: Слой нулевого заполнения для 1D входа (например, временной последовательности).

class ZeroPadding2D: Слой нулевого заполнения для 2D входа (например, изображения).

class ZeroPadding3D: Слой нулевого заполнения для 3D данных (пространственных или пространственно-временных).

Функции

Input(...): Используется для создания Keras тензора.

add(...): Функциональный интерфейс к слою keras.layers.Add.

average(...): Функциональный интерфейс к слою keras.layers.Average.

concatenate(...): Функциональный интерфейс к слою Concatenate.

deserialize(...): Возвращает объект Keras слоя по его конфигурации.

dot(...): Функциональный интерфейс к слою Dot.

maximum(...): Функциональный интерфейс к слою keras.layers.Maximum.

minimum(...): Функциональный интерфейс к слою keras.layers.Minimum.

multiply(...): Функциональный интерфейс к слою keras.layers.Multiply.

serialize(...): Возвращает конфигурацию слоя в виде словаря Python.

subtract(...): Функциональный интерфейс к слою keras.layers.Subtract.