tf.contrib.distributions.bijectors.masked_dense

Авторегрессионный замаскированный плотный слой. (устарело)

tf.contrib.distributions.bijectors.masked_dense(
    inputs, units, num_blocks=None, exclusive=False, kernel_initializer=None,
    reuse=None, name=None, *args, **kwargs
)

Аналогично tf.compat.v1.layers.dense.

Подробное объяснение см. в [Germain et al. (2015)][1].

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`units`	Python-скаляр `int` представляющий размерность выходного пространства.
`num_blocks`	Python-скаляр `int` представляющий количество блоков для масок MADE.
`exclusive`	Python-скаляр `bool` представляющий, следует ли обнулять диагональ маски, используемой для первого слоя MADE.
`kernel_initializer`	Функция инициализации матрицы весов. Если `None` (по умолчанию), веса инициализируются с помощью `tf.glorot_random_initializer`.
`reuse`	Python-скаляр `bool` представляющий, следует ли повторно использовать веса предыдущего слоя с тем же именем.
`name`	Python-скаляр `str` используемый для описания операций, управляемых этой функцией.
`*args`	Аргументы `tf.compat.v1.layers.dense`.
`**kwargs`	Ключевые аргументы `tf.compat.v1.layers.dense`.

Возвращаемое значение
Выходной тензор.

Исключения
`NotImplementedError`	если правая крайняя размерность `inputs` неизвестна до выполнения графа.

Ссылки

[1]: Mathieu Germain, Karol Gregor, Iain Murray, и Hugo Larochelle. MADE: Замаскированный автокодировщик для оценки распределений. В Международной конференции по машинному обучению, 2015. https://arxiv.org/abs/1502.03509

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/distributions/bijectors/masked_dense