インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

層の入力

フォワード全結合層の入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

入力 ID

入力

data

フォワード全結合層の入力データを格納するサイズ n1 x ... x nk x ... x np のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。

weights

重みのセットを格納するサイズ n1 x ... x nk - 1 x m x nk + 1 x ... x np のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。

biases

バイアスのセットを格納するサイズ m のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。

mask

マスク (計算で使用される対応する重みは 1、計算で使用されない重みは 0) を保持するサイズ n1 x ... x nk - 1 x m x nk + 1 x ... x np のテンソルのポインター。マスクが提供されない場合、ライブラリーは重みをすべて使用します。

層のパラメーター

フォワード全結合層のパラメーターは次のとおりです。

パラメーター

デフォルト値

説明

algorithmFPType

float

アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。

method

defaultDense

パフォーマンス指向の計算メソッド。層でサポートされている唯一のメソッドです。

nOutputs

適用不可

層の出力 m の数。アルゴリズムを初期化するために必要です。

dimension

0

全結合層の順方向伝播ステップを実行する次元 k

層の出力

フォワード全結合層は次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

結果 ID

結果

value

フォワード全結合層の結果を格納するサイズ nk x m のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。

resultForBackward

バックワード全結合層に必要なデータのコレクション。

要素 ID

要素

auxData

フォワード全結合層の入力データを格納するサイズ n1 x ... x nk x ... x np のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。

auxWeights

重みのセットを格納するサイズ n1 x ... x nk - 1 x m x nk + 1 x ... x np のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。

auxBiases

バイアスのセットを格納するサイズ m のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。

auxMask

マスク (計算で使用される対応する重みは 1、計算で使用されない重みは 0) を保持するサイズ n1 x ... x nk - 1 x m x nk + 1 x ... x np のテンソルのポインター。マスクが提供されない場合、ライブラリーは重みをすべて使用します。

サンプル

インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。

C++: ./examples/cpp/source/neural_networks/fullyconnected_layer_batch.cpp

Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/neural_networks/FullyconnectedLayerBatch.java

Python*: ./examples/python/source/neural_networks/fullyconnected_layer_batch.py

関連情報