NetNestOperator

NetNestOperator[net,n]

net が入力に n 回適用されるネットを表す．

詳細とオプション

  • NetNestOperator[net,n]は，単一の入力配列 s0を取り，ネットを si-1に繰り返し適用することで si を計算して出力配列 snを生成する．
  • NetNestOperator[net,n]の net は，厳密に1つの入力を取り，厳密に1つの出力を生成する．入出力の次元は等しくなければならない．
  • NetNestOperatorはNetGraph等で使用するために次のポートを開放する．
  • "Input"初期状態 s0
    "Output"最終状態 sn
  • net が訓練可能なパラメータを含む場合は，net を入力に適用するたびに同じパラメータが使われる．
  • net が訓練可能なパラメータを含まない場合は，NetNestOperator[net,n]は net のコピーを n 個含むNetChainに等しい．
  • 次の訓練パラメータも含めることができる．
  • LearningRateMultipliersAutomaticネット中の訓練可能な配列の学習率乗数
  • NetExtractは，"Net"を介した前進および反転ネットへのアクセスを許す．
  • Options[NetNestOperator]は層を構築する際のデフォルトオプションのリストを与える．Options[NetNestOperator[…]]はデータについて層を評価する際のデフォルトオプションのリストを与える．
  • Information[NetNestOperator[…]]は層についてのレポートを与える．
  • Information[NetNestOperator[…],prop]はNetNestOperator[…]の特性 prop の値を与える．使用可能な特性はNetGraphと同じである．

例題

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例  (1)

LinearLayerを10回適用するネットを作る：

ネットをランダムに初期化し，入力に適用する：

おもしろい例題  (1)

たたみ込みとプーリングをネストさせることで画像を変形させる．まず，たたみ込み，プーリング，非線形性を適用する鎖を作る：

この鎖を30回適用するネットを作る：

ネットをランダムに初期化してこれをテスト画像に適用する：

さまざまなランダム初期化からの結果を表にする：

Wolfram Research (2017), NetNestOperator, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/NetNestOperator.html （2020年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2017), NetNestOperator, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/NetNestOperator.html （2020年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2017. "NetNestOperator." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/NetNestOperator.html.

APA

Wolfram Language. (2017). NetNestOperator. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/NetNestOperator.html

BibTeX

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BibLaTeX

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