Classical recurrent layer [詳解]

#include <all_layers.hpp>

cv::dnn::Layerを継承しています。

公開メンバ関数
virtual void	setWeights (const Mat &Wxh, const Mat &bh, const Mat &Whh, const Mat &Who, const Mat &bo)=0

virtual void	setProduceHiddenOutput (bool produce=false)=0
	このフラグがtrueに設定されている場合、レイヤーは2番目の出力としてを2番目の出力として生成します。[【詳解】（英語］

基底クラス cv::dnn::Layer に属する継承公開メンバ関数
virtual CV_DEPRECATED_EXTERNAL void	finalize (const std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output)
	入力、出力、blobに応じて内部パラメータを計算、設定します。[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	finalize (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs)
	入力、出力、blobに応じて内部パラメータを計算、設定します。[【詳解】（英語］

virtual CV_DEPRECATED_EXTERNAL void	forward (std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output, std::vector< Mat > &internals)
	blobが与えられると`input`blobが与えられると、出力を計算する`blobs`.[【詳解】（英語］

virtual void	forward (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals)
	blobが与えられると`input`blobが与えられると、出力を計算する`blobs`.[【詳解】（英語］

void	forward_fallback (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals)
	blobが与えられると`input`blobが与えられると、出力を計算する`blobs`.[【詳解】（英語］

CV_DEPRECATED_EXTERNAL void	finalize (const std::vector< Mat > &inputs, CV_OUT std::vector< Mat > &outputs)
	これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。[【詳解】（英語］

CV_DEPRECATED std::vector< Mat >	finalize (const std::vector< Mat > &inputs)
	これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。[【詳解】（英語］

CV_DEPRECATED CV_WRAP void	run (const std::vector< Mat > &inputs, CV_OUT std::vector< Mat > &outputs, CV_IN_OUT std::vector< Mat > &internals)
	レイヤーを割り当て、出力を計算します。[【詳解】（英語］

virtual int	inputNameToIndex (String inputName)
	入力blobのインデックスを入力配列に返します。[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP int	outputNameToIndex (const String &outputName)
	出力配列に出力blobのインデックスを返します。[【詳解】（英語］

virtual bool	supportBackend (int backendId)
	計算を行うために特定のバックエンドをサポートしているかどうかをレイヤーに尋ねます。[【詳解】（英語］

virtual Ptr< BackendNode >	initHalide (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs)
	Halide バックエンドノードを返します。[【詳解】（英語］

virtual Ptr< BackendNode >	initInfEngine (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs)

virtual Ptr< BackendNode >	initNgraph (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendNode > > &nodes)

virtual Ptr< BackendNode >	initVkCom (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs)

virtual Ptr< BackendNode >	initCUDA (void *context, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &outputs)
	CUDA バックエンドノードを返します[【詳解】（英語］

virtual void	applyHalideScheduler (Ptr< BackendNode > &node, const std::vector< Mat * > &inputs, const std::vector< Mat > &outputs, int targetId) const
	レイヤーのハイパーパラメータに基づいたHalideの自動スケジューリング[【詳解】（英語］

virtual Ptr< BackendNode >	tryAttach (const Ptr< BackendNode > &node)
	レイヤーフュージングの実装[【詳解】（英語］

virtual bool	setActivation (const Ptr< ActivationLayer > &layer)
	活性化された後続のレイヤーをそのレイヤーに添付しようとします。つまり、部分的なケースでレイヤーフュージョンを行います。[【詳解】（英語］

virtual bool	tryFuse (Ptr< Layer > &top)
	現在のレイヤと次のレイヤの融合を試みる[【詳解】（英語］

virtual void	getScaleShift (Mat &scale, Mat &shift) const
	チャネル単位の乗算と加算でレイヤーのパラメータを返します。[【詳解】（英語］

virtual void	unsetAttached ()
	"Deattaches" all the layers, attached to particular layer.

virtual bool	getMemoryShapes (const std::vector< MatShape > &inputs, const int requiredOutputs, std::vector< MatShape > &outputs, std::vector< MatShape > &internals) const

virtual int64	getFLOPS (const std::vector< MatShape > &inputs, const std::vector< MatShape > &outputs) const

virtual bool	updateMemoryShapes (const std::vector< MatShape > &inputs)

	Layer (const LayerParams &params)
	フィールドのみを初期化します。name,typeおよびblobsフィールドだけを初期化します。

void	setParamsFrom (const LayerParams &params)
	フィールドのみを初期化します。name,typeおよびblobsフィールドだけを初期化します。

基底クラス cv::Algorithm に属する継承公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする[【詳解】（英語］

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	アルゴリズムのパラメーターをファイルストレージに格納[【詳解】（英語］

CV_WRAP void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
	これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。

virtual CV_WRAP void	read (const FileNode &fn)
	アルゴリズム・パラメータをファイル・ストレージから読み込みます。[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP bool	empty () const
	が空の場合はtrueを返します。Algorithmが空の場合は真を返します。[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	save (const String &filename) const

virtual CV_WRAP String	getDefaultName () const

静的公開メンバ関数
static Ptr< RNNLayer >	create (const LayerParams &params)

基底クラス cv::Algorithm に属する継承静的公開メンバ関数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	ファイル・ノードからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	ファイルからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	文字列からアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］

その他の継承メンバ
基底クラス cv::dnn::Layer に属する継承公開変数類
CV_PROP_RW std::vector< Mat >	blobs
	学習したパラメータのリストをここに保存しておくことで、使用者が読み込めるようになります。Net::getParam().

CV_PROP String	name
	レイヤーインスタンスの名前。ログ記録やその他の内部的な目的に使用できます。

CV_PROP String	type
	レイヤファクトリでレイヤを作成する際に使用された名前を入力してください。

CV_PROP int	preferableTarget
	フォワーディングの対象となるレイヤー

基底クラス cv::Algorithm に属する継承限定公開メンバ関数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳解

古典的な再帰層

2つの入力を受け取り $x_t$ および $h_{t-1}$ そして2つの出力を計算する $o_t$ および $h_t$ .

input: 入力をパックしたもの.
出力：出力を含むべき(そしてもしsetProduceHiddenOutput()がtrueに設定されている場合）。

input[0]の形状は、[T,N,data_dims] と解釈されます。TおよびNは，それぞれタイムスタンプの数，独立したサンプルの数です。 $x_t$ になります．

output[0]の形状は[T,N, $N_o$ ]を持ち，ここで $N_o$ は行列の行数です。 $W_{xo}$ 行列の行数です．

もしsetProduceHiddenOutput()が真に設定されるとoutput出力[1]にはMatの形をした [T,N, $N_h$ ]を持ち，ここで $N_h$ は行列の行数です。 $W_{hh}$ 行列の行数です．

関数詳解

◆ create()

static Ptr< RNNLayer > cv::dnn::RNNLayer::create ( const LayerParams & params )

static

のインスタンスを作成します。RNNLayer

◆ setProduceHiddenOutput()

virtual void cv::dnn::RNNLayer::setProduceHiddenOutput ( bool produce = false )

pure virtual

このフラグがtrueに設定されている場合、レイヤーは2番目の出力として $ h_t $ を2番目の出力として生成します。

2番目の出力の形状は、1番目の出力と同じです。

◆ setWeights()

virtual void cv::dnn::RNNLayer::setWeights	(	const Mat &	Wxh,
		const Mat &	bh,
		const Mat &	Whh,
		const Mat &	Who,
		const Mat &	bo
	)

pure virtual

学習した重みを設定する。

各ステップでのリカレント層の動作は，現在の入力 $ x_t $ 前回の状態 $ h_t $ と学習した重みによって以下のように定義される．

$\begin{eqnarray*} h_t &= tanh&(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t + b_h), \\ o_t &= tanh&(W_{ho} h_t + b_o), \end{eqnarray*}$

引数

Wxh	が $W_{xh}$ マトリックス
bh	が $b_{h}$ ベクトル
Whh	が $W_{hh}$ マトリックス
Who	が $W_{xo}$ マトリックス
bo	が $b_{o}$ ベクトル

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

all_layers.hpp

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

その他の継承メンバ

詳解

関数詳解

◆ create()

◆ setProduceHiddenOutput()

◆ setWeights()