tf.contrib.rnn.TimeFreqLSTMCell

Ячейка рекуррентной сети с долговременной и кратковременной памятью (LSTM) во временной и частотной областях.

Наследуется от: RNNCell

tf.contrib.rnn.TimeFreqLSTMCell(
    num_units, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None,
    num_unit_shards=1, forget_bias=1.0, feature_size=None, frequency_skip=1,
    reuse=None
)

Эта реализация основана на:

Тара Н. Сайнатх и Бо Ли "Моделирование временных и частотных паттернов с LSTM по сравнению с архитектурами сверточных сетей для задач LVCSR." представлена на INTERSPEECH, 2016.

Она использует соединения peephole и необязательное ограничение состояния ячейки.

Аргументы
`num_units`	int, Количество ячеек в ячейке LSTM
`use_peepholes`	bool, установить True для включения диагональных/peephole-соединений.
`cell_clip`	(необязательно) Вещественное значение, если предоставлено, состояние ячейки ограничивается этим значением перед активацией выходного значения ячейки.
`initializer`	(необязательно) Инициализатор, который следует использовать для матриц весов и проекций.
`num_unit_shards`	int, Как разделить матрицу весов. Если >1, матрица весов хранится по num_unit_shards.
`forget_bias`	float, Смещения для забывающего шлюза по умолчанию инициализируются значением 1, чтобы уменьшить масштаб забывания в начале обучения.
`feature_size`	int, Размер входного признака, по которому охватывает LSTM.
`frequency_skip`	int, Величина сдвига фильтра LSTM в частотной области.
`reuse`	(необязательно) Логическое значение Python, описывающее, следует ли повторно использовать переменные в существующем контексте. Если не `True`, и в существующем контексте уже имеются указанные переменные, возникает ошибка.

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: прекратите использование этого свойства, поскольку слои tf.layers больше не отслеживают свою графику.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходных данных, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояния(ий), используемого(ых) этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.

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`	int, float или тензор unit, представляющий размер пакетной выборки.
`dtype`	Тип данных для использования для состояния.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
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/TimeFreqLSTMCell