インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

層の入力

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

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。

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。

層のパラメーター

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

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。

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。

weightsDimension

1

size_t 型の重み次元の数。

層の出力

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

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。

resultForBackward

バックワード pReLU 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 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。

サンプル

C++: prelu_layer_dense_batch.cpp

Java*: PReLULayerDenseBatch.java

Python*: prelu_layer_dense_batch.py

関連情報