Модуль: tf.keras.layers

API слоёв Keras.

Классы

class AbstractRNNCell: Абстрактный объект, представляющий ячейку RNN.

class Activation: Применяет функцию активации к выводу.

class ActivityRegularization: Слой, применяющий обновление к функции стоимости на основе активности входных данных.

class Add: Слой, складывающий список входных данных.

class AdditiveAttention: Слой аддитивной атенции, также известный как атенция в стиле Bahdanau.

class AlphaDropout: Применяет Alpha Dropout к входу.

class Attention: Слой атенции с точечным произведением, также известный как атенция в стиле Luong.

class Average: Слой, вычисляющий среднее значение списка входных данных.

class AveragePooling1D: Среднее пулинговое (сложение) для временных данных.

class AveragePooling2D: Операция усредняющего пулинга для пространственных данных.

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

class AvgPool1D: Среднее пулинговое (сложение) для временных данных.

class AvgPool2D: Операция усредняющего пулинга для пространственных данных.

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

class BatchNormalization: Базовый класс слоя Batch Normalization (Ioffe и Szegedy, 2014).

class Bidirectional: Обёртка двунаправленного типа для RNN.

class Concatenate: Слой, конкатенирующий список входных данных.

class Conv1D: Слой 1D свёртки (например, временная свёртка).

class Conv2D: Слой 2D свёртки (например, пространственная свёртка для изображений).

class Conv2DTranspose: Слой транспонированной свёртки (иногда называется обратной свёрткой).

class Conv3D: Слой 3D свёртки (например, пространственная свёртка для объёмов).

class Conv3DTranspose: Слой транспонированной свёртки (иногда называется обратной свёрткой).

class ConvLSTM2D: Convolutional LSTM.

class Convolution1D: Слой 1D свёртки (например, временная свёртка).

class Convolution2D: Слой 2D свёртки (например, пространственная свёртка для изображений).

class Convolution2DTranspose: Слой транспонированной свёртки (иногда называется обратной свёрткой).

class Convolution3D: Слой 3D свёртки (например, пространственная свёртка для объёмов).

class Convolution3DTranspose: Слой транспонированной свёртки (иногда называется обратной свёрткой).

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 CuDNNGRU: Быстрая реализация GRU, основанная на cuDNN.

class CuDNNLSTM: Быстрая реализация LSTM, основанная на cuDNN.

class Dense: Обычный плотносвязанный слой нейронной сети.

class DenseFeatures: Слой, генерирующий плотный Tensor на основе заданных feature_columns.

class DepthwiseConv2D: Глубинно-разделительная 2D свёртка.

class Dot: Слой, вычисляющий скалярное произведение между образцами в двух тензорах.

class Dropout: Применяет Dropout к входу.

class ELU: Экспоненциальная линейная единица.

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

class Flatten: Сглаживает вход. Не влияет на размерность пакета.

class GRU: Единица с управляемым повтором - Cho et al. 2014.

class GRUCell: Класс ячейки для слоя GRU.

class GaussianDropout: Применение мультипликативного шума Гаусса с центром 1.

class GaussianNoise: Применение аддитивного шума Гаусса с центром 0.

class GlobalAveragePooling1D: Операция глобального усредняющего пулинга для временных данных.

class GlobalAveragePooling2D: Операция глобального усредняющего пулинга для пространственных данных.

class GlobalAveragePooling3D: Операция глобального усредняющего пулинга для 3D данных.

class GlobalAvgPool1D: Операция глобального усредняющего пулинга для временных данных.

class GlobalAvgPool2D: Операция глобального усредняющего пулинга для пространственных данных.

class GlobalAvgPool3D: Операция глобального усредняющего пулинга для 3D данных.

class GlobalMaxPool1D: Операция глобального максимального пулинга для временных данных.

class GlobalMaxPool2D: Операция глобального максимального пулинга для пространственных данных.

class GlobalMaxPool3D: Операция глобального максимального пулинга для 3D данных.

class GlobalMaxPooling1D: Операция глобального максимального пулинга для временных данных.

class GlobalMaxPooling2D: Операция глобального максимального пулинга для пространственных данных.

class GlobalMaxPooling3D: Операция глобального максимального пулинга для 3D данных.

class InputLayer: Слой, используемый в качестве точки входа в сеть (граф слоёв).

class InputSpec: Указывает ndim, dtype и форму каждого входного значения для слоя.

class LSTM: Слой долгосрочной краткосрочной памяти - Hochreiter 1997.

class LSTMCell: Класс ячейки для слоя LSTM.

class Lambda: Оборачивает произвольные выражения в качестве Layer объекта.

class Layer: Базовый класс слоя.

class LayerNormalization: Слой нормализации слоёв (Ba et al., 2016).

class LeakyReLU: Утечка версии Rectified Linear Unit.

class LocallyConnected1D: Локально-связанный слой для 1D входных данных.

class LocallyConnected2D: Локально-связанный слой для 2D входных данных.

class Masking: Маскирует последовательность, используя значение маски, чтобы пропустить временные шаги.

class MaxPool1D: Операция максимального пулинга для временных данных.

class MaxPool2D: Операция максимального пулинга для пространственных данных.

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

class MaxPooling1D: Операция максимального пулинга для временных данных.

class MaxPooling2D: Операция максимального пулинга для пространственных данных.

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

class Maximum: Слой, вычисляющий максимальное значение (поэлементно) списка входных данных.

class Minimum: Слой, вычисляющий минимальное значение (поэлементно) списка входных данных.

class Multiply: Слой, выполняющий умножение (поэлементно) списка входных данных.

class PReLU: Параметрическая единица с выпрямлённой линейной связью.

class Permute: Переупорядочивает размерности входа в соответствии с заданным шаблоном.

class RNN: Базовый класс для рекуррентных слоёв.

class ReLU: Функция активации Rectified Linear Unit.

class RepeatVector: Повторяет вход n раз.

class Reshape: Изменяет форму вывода на определённую форму.

class SeparableConv1D: Глубинно-разделительная 1D свёртка.

class SeparableConv2D: Глубинно-разделительная 2D свёртка.

class SeparableConvolution1D: Глубинно-разделительная 1D свёртка.

class SeparableConvolution2D: Глубинно-разделительная 2D свёртка.

class SimpleRNN: Полностью соединённая RNN, где выход подаётся обратно на вход.

class SimpleRNNCell: Класс ячейки для SimpleRNN.

class Softmax: Функция активации Softmax.

class SpatialDropout1D: Пространственная 1D версия Dropout.

class SpatialDropout2D: Пространственная 2D версия Dropout.

class SpatialDropout3D: Пространственная 3D версия Dropout.

class StackedRNNCells: Обёртка, позволяющая стеку ячеек RNN вести себя как одна ячейка.

class Subtract: Слой, вычитающий два входа.

class ThresholdedReLU: Урезанная единица с выпрямлённой линейной связью.

class TimeDistributed: Эта обёртка позволяет применять слой к каждому временному срезу входных данных.

class UpSampling1D: Слой увеличения разрешения для 1D входных данных.

class UpSampling2D: Слой увеличения разрешения для 2D входных данных.

class UpSampling3D: Слой увеличения разрешения для 3D входных данных.

class Wrapper: Базовый класс абстрактной обёртки.

class ZeroPadding1D: Слой нулевого заполнения для 1D входных данных (например, временного ряда).

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

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

Функции

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

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

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

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

deserialize(...): Создаёт слой из словаря конфигурации.

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

maximum(...): Функциональный интерфейс к слою Maximum, который вычисляет

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

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

serialize(...)

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