tf.contrib.rnn.GridLSTMCell

Ячейка рекуррентной нейронной сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM) для сетки.

Наследуется от: RNNCell

tf.contrib.rnn.GridLSTMCell(
    num_units, use_peepholes=False, share_time_frequency_weights=False,
    cell_clip=None, initializer=None, num_unit_shards=1, forget_bias=1.0,
    feature_size=None, frequency_skip=None, num_frequency_blocks=None,
    start_freqindex_list=None, end_freqindex_list=None,
    couple_input_forget_gates=False, state_is_tuple=True, reuse=None
)

По умолчанию основана на: Nal Kalchbrenner, Ivo Danihelka и Alex Graves "Grid Long Short-Term Memory," Proc. ICLR 2016. http://arxiv.org/abs/1507.01526

Когда используются соединения peephole, реализация основана на: Tara N. Sainath и Bo Li "Modeling Time-Frequency Patterns with LSTM vs. Convolutional Architectures for LVCSR Tasks." представлено на INTERSPEECH, 2016.

Код использует необязательные соединения peephole, shared_weights и ограничение ячейки.

Аргументы
`num_units`	целое число, количество ячеек в ячейке LSTM
`use_peepholes`	(необязательно) логическое значение, по умолчанию False. Установите True, чтобы включить диагональные/peephole соединения.
`share_time_frequency_weights`	(необязательно) логическое значение, по умолчанию False. Установите True, чтобы включить общие веса ячейки между временными и частотными LSTM.
`cell_clip`	(необязательно) число с плавающей точкой, по умолчанию None, если указано, состояние ячейки ограничивается этим значением перед активацией выхода ячейки.
`initializer`	(необязательно) инициализатор для использования для матриц весов и проекций, по умолчанию None.
`num_unit_shards`	(необязательно) целое число, по умолчанию 1, как разделить матрицу весов. Если > 1, матрица весов хранится в num_unit_shards.
`forget_bias`	(необязательно) число с плавающей точкой, по умолчанию 1.0, начальный смещение забывающих ворот, используется для уменьшения масштаба забывания в начале обучения.
`feature_size`	(необязательно) целое число, по умолчанию None, размер входного признака, по которому охватывает LSTM.
`frequency_skip`	(необязательно) целое число, по умолчанию None, величина сдвига фильтра LSTM по частоте.
`num_frequency_blocks`	[обязательно] список частотных блоков, необходимых для покрытия всего разбиения входного признака, определенного start_freqindex_list и end_freqindex_list.
`start_freqindex_list`	[необязательно], список целых чисел, по умолчанию None, начальный индекс частоты для каждого частотного блока.
`end_freqindex_list`	[необязательно], список целых чисел, по умолчанию None. Конечный индекс частоты для каждого частотного блока.
`couple_input_forget_gates`	(необязательно) логическое значение, по умолчанию False, следует ли связывать входные и забывающие ворота, т.е. f_gate = 1.0 - i_gate, для уменьшения параметров модели и затрат вычислений.
`state_is_tuple`	Если True, принятые и возвращаемые состояния являются кортежами из 2 элементов `c_state` и `m_state`. По умолчанию (False), они конкатенируются по оси столбцов. Это поведение по умолчанию вскоре будет устаревшим.
`reuse`	(необязательно) Python логическое значение, описывающее, следует ли повторно использовать переменные в существующем объеме. Если не `True`, и существующий объем уже содержит заданные переменные, генерируется ошибка.

Возбуждает
`ValueError`	если список num_frequency_blocks не указан

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: Перестаньте использовать этот атрибут, так как слои tf.layers больше не отслеживают свою графу.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходов, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	размер(ы) состояния(ий), используемых этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.
`state_tuple_type`

Методы

`get_initial_state`

Просмотреть исходный код

get_initial_state(
    inputs=None, batch_size=None, dtype=None
)

`zero_state`

Просмотреть исходный код

zero_state(
    batch_size, dtype
)

Возвращает тензор(ы) состояния, заполненные нулями.

Аргументы
`batch_size`	целое число, число с плавающей точкой или тензор единицы, представляющий размер пакета.
`dtype`	тип данных для использования для состояния.

Возвращает

Возвращает
Если `state_size` является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение является тензором `N-D` формы `[batch_size, state_size]` , заполненным нулями. Если `state_size` является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение является вложенным списком или кортежем (той же структуры) тензоров `2-D` с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение является тензором N-D формы [batch_size, state_size] , заполненным нулями.

Если state_size является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение является вложенным списком или кортежем (той же структуры) тензоров 2-D с формами [batch_size, s] для каждого s в state_size.

© 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/rnn/GridLSTMCell