インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
フォワード pReLU 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 |
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---|---|---|
data |
フォワード pReLU 層の入力データを格納するサイズ n1 x n2 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。 |
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weights |
フォワード pReLU 層の重みを格納するサイズ nk x nk + 1 x ... x nk + q- 1 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。 |
ニューラル・ネットワーク層の共通パラメーターは、「共通パラメーター」を参照してください。
共通パラメーターに加えて、フォワード pReLU 層には次のパラメーターがあります。
パラメーター |
デフォルト値 |
説明 |
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---|---|---|---|
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。 |
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dataDimension |
0 | 重みを適用する size_t 型のデータ次元の開始インデックス。 |
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weightsDimension |
1 | size_t 型の重み次元の数。 |
フォワード pReLU 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 |
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---|---|---|
value |
フォワード pReLU 層の結果を格納するサイズ n1 x n2 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。 |
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resultForBackward |
バックワード pReLU 層に必要なデータのコレクション。 |
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要素 ID |
要素 |
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auxData |
フォワード pReLU 層の入力データを格納するサイズ n1 x n2 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 |
フォワード pReLU 層の重みを格納するサイズ nk x nk + 1 x ... x nk + q- 1 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。 |
C++: prelu_layer_dense_batch.cpp
Java*: PReLULayerDenseBatch.java
Python*: prelu_layer_dense_batch.py