ReplicateLayer
次元{d1,d2,…}の入力を取って n 回複製することで,次元{n,d1,d2,…}の出力を作成するネットワーク層を表す.
ReplicateLayer[{n1,n2,…,nm}]
次元{d1,d2,…}の入力を取って複製することで,次元{n1,n2,…,nm,d1,d2,…}の出力を生成するネットワーク層を表す.
ReplicateLayer[dims,m]
dims が出力次元のリストの位置 m になるように置き換える.
詳細とオプション
- ReplicateLayer[n]はReplicateLayer[n,1]に等しい.
- ReplicateLayer[n]の出力配列階数は,入力配列の階数より1大きい.
- ReplicateLayer[{n1,…,nm}]の出力配列の階数は入力配列の階数より m 大きい.
- n あるいは niはどれも値をAutomaticにすることで厳密な出力次元をNetChain等のコンテキストから推測させることができる.
- ReplicateLayer[…][input]は,層を input に適用することで出力を明示的に計算する.
- ReplicateLayer[…][{input1,input2,…}]は,各 inputiについて出力を明示的に計算する.
- NumericArrayが入力として与えられると,出力はNumericArrayになる.
- ReplicateLayerはNetGraph等で使用するために次のポートを開放する.
-
"Input" 任意階数の配列 "Output" 入力よりも階数が上の配列 - ReplicateLayerは,NetChainやNetGraph等の中で使われることが多い.
- ReplicateLayerは,通常は,NetChain等の中のコンテキストからその入力の次元を推定する.{n1,n2,…}として次元を明示的に指定したければ,ReplicateLayer["Input"->{n1,n2,…}]を使うとよい.
- Options[ReplicateLayer]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[ReplicateLayer[…]]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[ReplicateLayer[…]]は層についてのレポートを与える.
- Information[ReplicateLayer[…],prop]はReplicateLayer[…]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
すべて開くすべて閉じる例 (2)
スコープ (6)
Arguments (2)
入力を3×4回複製するReplicateLayerを作る:
単一の数を複製してベクトルを形成するReplicateLayerを作る:
Ports (4)
特定のサイズの入力を取るReplicateLayerを作成する:
指定のサイズの行列に自動的にベクトルを散布するReplicateLayerを含むNetGraphを作る:
このNetGraphは複数の入力次元に対して有効になった:
1つの数をベクトルから複製するReplicateLayerを作る:
複製することで1つの画像のコピーを4つ作り,次に両方の空間次元を交互に平滑化するNetChainを作る:
考えられる問題 (2)
テキスト
Wolfram Research (2017), ReplicateLayer, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html (2017年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2017. "ReplicateLayer." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html.
APA
Wolfram Language. (2017). ReplicateLayer. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ReplicateLayer.html