bilstmLayer

RNN(순환 신경망)의 BiLSTM(양방향 장단기 기억) 계층

설명

BiLSTM(양방향 장단기 기억) 계층은 시계열 또는 시퀀스 데이터의 시간 스텝 간의 양방향 장기 종속성을 학습하는 RNN 계층입니다. 이러한 종속성은 RNN이 각 시간 스텝에서 전체 시계열로부터 학습하도록 하려는 경우에 유용할 수 있습니다.

생성

구문

layer = bilstmLayer(numHiddenUnits)

layer = bilstmLayer(numHiddenUnits,Name,Value)

설명

layer = bilstmLayer(numHiddenUnits)는 양방향 LSTM 계층을 만들고 NumHiddenUnits 속성을 설정합니다.

layer = bilstmLayer(numHiddenUnits,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 추가로 OutputMode, 활성화, 상태, 파라미터 및 초기화, 학습률 및 정규화, Name 속성을 설정합니다. 여러 개의 이름-값 쌍 인수를 지정할 수 있습니다. 각 속성 이름을 따옴표로 묶습니다.

속성

BiLSTM

NumHiddenUnits — 은닉 유닛의 개수

양의 정수

읽기 전용 속성입니다.

은닉 유닛의 개수(은닉 크기라고도 함)로, 양의 정수로 지정됩니다.

은닉 유닛의 개수는 계층이 각 시간 스텝 사이에(은닉 상태) 유지하는 정보의 양에 대응됩니다. 은닉 상태는 시퀀스 길이와 관계없이 모든 이전 시간 스텝의 정보를 포함할 수 있습니다. 은닉 유닛의 길이가 너무 길면 계층이 훈련 데이터에 과적합될 수 있습니다.

은닉 상태는 한 회의 반복에서 계층이 처리하는 시간 스텝의 개수를 제한하지 않습니다. trainNetwork 함수를 사용할 경우 시퀀스를 더 작은 크기의 시퀀스로 분할하려면 SequenceLength 훈련 옵션을 사용하십시오.

이 계층은 NumHiddenUnits개의 채널을 갖는 데이터를 출력합니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

OutputMode — 출력 모드

'sequence' (디폴트 값) | 'last'

읽기 전용 속성입니다.

출력 모드로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• 'sequence' — 전체 시퀀스를 출력합니다.

• 'last' — 시퀀스의 마지막 시간 스텝을 출력합니다.

HasStateInputs — 상태 입력을 계층에 연결하는 플래그

0(false) (디폴트 값) | 1(true)

읽기 전용 속성입니다.

계층에 대한 상태 입력값의 플래그로, 0(false) 또는 1(true)로 지정됩니다.

HasStateInputs 속성이 0(false)이면 계층은 이름이 'in'인 하나의 입력값을 갖습니다. 이 입력값은 입력 데이터에 대응합니다. 이 경우 계층은 계층 연산에 HiddenState 속성과 CellState 속성을 사용합니다.

HasStateInputs 속성이 1(true)이면 계층은 이름이 각각 'in', 'hidden', 'cell'인 세 개의 입력값을 갖습니다. 이러한 입력값은 각각 입력 데이터, 은닉 상태, 셀 상태에 대응합니다. 이 경우 계층은 이러한 입력값에 전달된 값을 계층 연산에 사용합니다. HasStateInputs가 1(true)이면 HiddenState 속성과 CellState 속성은 비어 있어야 합니다.

HasStateOutputs — 계층의 상태 출력값에 대한 플래그

0(false) (디폴트 값) | 1(true)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 상태 출력값에 대한 플래그로, 0(false) 또는 1(true)로 지정됩니다.

HasStateOutputs 속성이 0(false)이면 계층은 이름이 'out'인 하나의 출력값을 갖습니다. 이 값은 출력 데이터에 대응합니다.

HasStateOutputs 속성이 1(true)이면 계층은 이름이 각각 'out', 'hidden', 'cell'인 세 개의 출력값을 갖습니다. 이러한 출력값은 각각 출력 데이터, 은닉 상태, 셀 상태에 대응합니다. 이 경우 계층은 계산된 상태 값도 출력합니다.

InputSize — 입력 크기

'auto' (디폴트 값) | 양의 정수

읽기 전용 속성입니다.

입력 크기로, 양의 정수 또는 'auto'로 지정됩니다. InputSize가 'auto'이면, 훈련 시점에 자동으로 입력 크기가 할당됩니다.

데이터형: double | char

활성화

StateActivationFunction — 셀과 은닉 상태를 업데이트하는 활성화 함수

'tanh' (디폴트 값) | 'softsign'

읽기 전용 속성입니다.

셀과 은닉 상태를 업데이트하는 활성화 함수로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• 'tanh' — 쌍곡탄젠트 함수(tanh)를 사용합니다.

• 'softsign' — 소프트사인 함수 $$\text{softsign}(x)=\frac{x}{1+\left|x\right|}$$를 사용합니다.

이 계층은 셀과 은닉 상태를 업데이트하는 계산에서 이 옵션을 함수 $${\sigma }_c$$로 사용합니다. LSTM 계층이 활성화 함수를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 장단기 기억 계층 항목을 참조하십시오.

GateActivationFunction — 게이트에 적용할 활성화 함수

'sigmoid' (디폴트 값) | 'hard-sigmoid'

읽기 전용 속성입니다.

게이트에 적용할 활성화 함수로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• 'sigmoid' — 시그모이드 함수 $$\sigma (x)={(1+e^{-x})}^{-1}$$을 사용합니다.

• 'hard-sigmoid' — 다음과 같은 하드 시그모이드 함수를 사용합니다.

  $$\sigma (x)=\{\begin{array}{cc}\begin{array}{l}0\hfill \\ 0.2x+0.5\hfill \\ 1\hfill \end{array}& \begin{array}{l}\text{if }x<-2.5\hfill \\ \text{if}-2.5\le x\le 2.5\hfill \\ \text{if }x>2.5\hfill \end{array}\end{array}.$$

이 계층은 계층 게이트 계산에서 이 옵션을 함수 $${\sigma }_g$$로 사용합니다.

상태

CellState — 셀 상태

숫자형 벡터

계층에서 사용할 셀 상태로, 2*NumHiddenUnits×1 숫자형 벡터로 지정됩니다. 이 값은 데이터가 계층에 전달될 때의 초기 셀 상태에 해당합니다.

이 속성을 수동으로 설정한 후에 resetState 함수를 호출하면 셀 상태가 이 초기값으로 설정됩니다.

HasStateInputs가 true이면, CellState 속성은 비어 있어야 합니다.

데이터형: single | double

HiddenState — 은닉 상태

숫자형 벡터

계층 연산에 사용할 은닉 상태로, 2*NumHiddenUnits×1 숫자형 벡터로 지정됩니다. 이 값은 데이터가 계층에 전달될 때의 초기 은닉 상태에 해당합니다.

이 속성을 수동으로 설정한 후에 resetState 함수를 호출하면 은닉 상태가 이 값으로 설정됩니다.

HasStateInputs가 true이면, HiddenState 속성은 비어 있어야 합니다.

데이터형: single | double

파라미터 및 초기화

InputWeightsInitializer — 입력 가중치를 초기화하는 함수

'glorot' (디폴트 값) | 'he' | 'orthogonal' | 'narrow-normal' | 'zeros' | 'ones' | 함수 핸들

입력 가중치를 초기화하는 함수로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

• 'glorot' – Glorot 이니셜라이저[1](Xavier 이니셜라이저라고도 함)를 사용하여 입력 가중치를 초기화합니다. Glorot 이니셜라이저는 평균이 0이고 분산이 2/(InputSize + numOut)인 균등분포에서 독립적으로 샘플링합니다. 여기서 numOut = 8*NumHiddenUnits입니다.

• 'he' – He 이니셜라이저[2]를 사용하여 입력 가중치를 초기화합니다. He 이니셜라이저는 평균이 0이고 분산이 2/InputSize인 정규분포에서 샘플링합니다.

• 'orthogonal' – 단위 정규분포에서 샘플링된 확률 행렬 Z에 대한 Z = QR의 QR 분해로 주어지는 직교 행렬 Q를 사용하여 입력 가중치를 초기화합니다[3].

• 'narrow-normal' – 평균이 0이고 표준편차가 0.01인 정규분포에서 독립적으로 샘플링하여 입력 가중치를 초기화합니다.

• 'zeros' – 입력 가중치를 0으로 초기화합니다.

• 'ones' – 입력 가중치를 1로 초기화합니다.

• 함수 핸들 – 사용자 지정 함수를 사용하여 입력 가중치를 초기화합니다. 함수 핸들을 지정할 경우, 함수는 weights = func(sz) 형식이 되어야 합니다. 여기서 sz는 입력 가중치의 크기입니다.

계층은 InputWeights 속성이 비어 있는 경우에만 입력 가중치를 초기화합니다.

데이터형: char | string | function_handle

RecurrentWeightsInitializer — 순환 가중치를 초기화하는 함수

'orthogonal' (디폴트 값) | 'glorot' | 'he' | 'narrow-normal' | 'zeros' | 'ones' | 함수 핸들

순환 가중치를 초기화하는 함수로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

• 'orthogonal' – 단위 정규분포에서 샘플링된 확률 행렬 Z에 대한 Z = QR의 QR 분해로 주어지는 직교 행렬 Q를 사용하여 입력 가중치를 초기화합니다[3].

• 'glorot' – Glorot 이니셜라이저[1](Xavier 이니셜라이저라고도 함)를 사용하여 순환 가중치를 초기화합니다. Glorot 이니셜라이저는 평균이 0이고 분산이 2/(numIn + numOut)인 균등분포에서 독립적으로 샘플링합니다. 여기서 numIn = NumHiddenUnits이고 numOut = 8*NumHiddenUnits입니다.

• 'he' – He 이니셜라이저[2]를 사용하여 순환 가중치를 초기화합니다. He 이니셜라이저는 평균이 0이고 분산이 2/NumHiddenUnits인 정규분포에서 샘플링합니다.

• 'narrow-normal' – 평균이 0이고 표준편차가 0.01인 정규분포에서 독립적으로 샘플링하여 순환 가중치를 초기화합니다.

• 'zeros' – 순환 가중치를 0으로 초기화합니다.

• 'ones' – 순환 가중치를 1로 초기화합니다.

• 함수 핸들 – 사용자 지정 함수를 사용하여 순환 가중치를 초기화합니다. 함수 핸들을 지정할 경우, 함수는 weights = func(sz) 형식이 되어야 합니다. 여기서 sz는 순환 가중치의 크기입니다.

계층은 RecurrentWeights 속성이 비어 있는 경우에만 순환 가중치를 초기화합니다.

데이터형: char | string | function_handle

BiasInitializer — 편향을 초기화하는 함수

'unit-forget-gate' (디폴트 값) | 'narrow-normal' | 'ones' | 함수 핸들

편향을 초기화하는 함수로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• 'unit-forget-gate' — 망각 게이트 편향을 1로, 나머지 편향을 0으로 초기화합니다.

• 'narrow-normal' — 평균이 0이고 표준편차가 0.01인 정규분포에서 독립적으로 샘플링하여 편향을 초기화합니다.

• 'ones' — 편향을 1로 초기화합니다.

• 함수 핸들 — 사용자 지정 함수를 사용하여 편향을 초기화합니다. 함수 핸들을 지정할 경우, 함수는 bias = func(sz) 형식이 되어야 합니다. 여기서 sz는 편향의 크기입니다.

계층은 Bias 속성이 비어 있는 경우에만 편향을 초기화합니다.

데이터형: char | string | function_handle

InputWeights — 입력 가중치

[] (디폴트 값) | 행렬

입력 가중치로, 행렬로 지정됩니다.

입력 가중치 행렬은 양방향 LSTM 계층의 구성요소(게이트)에 대한 8개의 입력 가중치 행렬을 결합한 것입니다. 8개의 행렬은 다음과 같은 순서로 세로로 결합됩니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

입력 가중치는 학습 가능한 파라미터입니다. trainNetwork 함수를 사용하여 신경망을 훈련시킬 때 InputWeights가 비어 있지 않으면 InputWeights 속성이 초기값으로 사용됩니다. InputWeights가 비어 있으면 InputWeightsInitializer로 지정된 이니셜라이저가 사용됩니다.

훈련 시점에 InputWeights는 8*NumHiddenUnits×InputSize 행렬입니다.

데이터형: single | double

RecurrentWeights — 순환 가중치

[] (디폴트 값) | 행렬

순환 가중치로, 행렬로 지정됩니다.

순환 가중치 행렬은 양방향 LSTM 계층의 구성요소(게이트)에 대한 8개의 순환 가중치 행렬을 결합한 것입니다. 8개의 행렬은 다음과 같은 순서로 세로로 결합됩니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

순환 가중치는 학습 가능한 파라미터입니다. trainNetwork 함수를 사용하여 RNN을 훈련시킬 때 RecurrentWeights가 비어 있지 않으면 RecurrentWeights 속성이 초기값으로 사용됩니다. RecurrentWeights가 비어 있으면 RecurrentWeightsInitializer로 지정된 이니셜라이저가 사용됩니다.

훈련 시점에 RecurrentWeights는 8*NumHiddenUnits×NumHiddenUnits 행렬입니다.

데이터형: single | double

Bias — 계층 편향

[] (디폴트 값) | 숫자형 벡터

계층 편향으로, 숫자형 벡터로 지정됩니다.

편향 벡터는 양방향 LSTM 계층의 구성요소(게이트)에 대한 8개의 편향 벡터를 결합한 것입니다. 8개의 벡터는 다음과 같은 순서로 세로로 결합됩니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

계층 편향은 학습 가능한 파라미터입니다. 신경망을 훈련시킬 때 Bias가 비어 있지 않으면 trainNetwork는 Bias 속성을 초기값으로 사용합니다. Bias가 비어 있으면 trainNetwork는 BiasInitializer로 지정된 이니셜라이저를 사용합니다.

훈련 시점에 Bias는 8*NumHiddenUnits×1 숫자형 벡터입니다.

데이터형: single | double

학습률 및 정규화

InputWeightsLearnRateFactor — 입력 가중치에 대한 학습률 인자

1 (디폴트 값) | 숫자형 스칼라 | 1×8 숫자형 벡터

입력 가중치에 대한 학습률 인자로, 숫자형 스칼라 또는 1×8 숫자형 벡터로 지정됩니다.

이 인자에 전역 학습률을 곱하여 계층의 입력 가중치에 대한 학습률 인자가 결정됩니다. 예를 들어, InputWeightsLearnRateFactor가 2인 경우, 계층의 입력 가중치에 대한 학습률 인자는 현재 전역 학습률의 2배입니다. trainingOptions 함수를 사용하여 지정한 설정을 기반으로 전역 학습률이 결정됩니다.

InputWeights에 있는 4개의 개별 행렬에 대한 학습률 인자 값을 제어하려면 1×8 벡터를 할당해야 합니다. 벡터의 각 요소는 다음과 같은 게이트의 학습률 인자에 해당합니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

모든 행렬에 동일한 값을 지정하려면 음이 아닌 스칼라를 지정하십시오.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

RecurrentWeightsLearnRateFactor — 순환 가중치에 대한 학습률 인자

1 (디폴트 값) | 숫자형 스칼라 | 1×8 숫자형 벡터

순환 가중치에 대한 학습률 인자로, 숫자형 스칼라 또는 1×8 숫자형 벡터로 지정됩니다.

이 인자에 전역 학습률을 곱하여 계층의 순환 가중치에 대한 학습률이 결정됩니다. 예를 들어, RecurrentWeightsLearnRateFactor가 2인 경우, 계층의 순환 가중치에 대한 학습률은 현재 전역 학습률의 2배입니다. trainingOptions 함수를 사용하여 지정한 설정을 기반으로 전역 학습률이 결정됩니다.

RecurrentWeights에 있는 4개의 개별 행렬에 대한 학습률 값을 제어하려면 1×8 벡터를 할당해야 합니다. 벡터의 각 요소는 다음과 같은 게이트의 학습률 인자에 해당합니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

모든 행렬에 동일한 값을 지정하려면 음이 아닌 스칼라를 지정하십시오.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

BiasLearnRateFactor — 편향에 대한 학습률 인자

1 (디폴트 값) | 음이 아닌 스칼라 | 1×8 숫자형 벡터

편향에 대한 학습률 인자로, 음이 아닌 스칼라 또는 1×8 숫자형 벡터로 지정됩니다.

이 인자에 전역 학습률을 곱하여 이 계층의 편향에 대한 학습률이 결정됩니다. 예를 들어, BiasLearnRateFactor가 2인 경우, 이 계층의 편향에 대한 학습률은 현재 전역 학습률의 2배입니다. trainingOptions 함수를 사용하여 지정한 설정을 기반으로 전역 학습률이 결정됩니다.

Bias에 있는 4개의 개별 행렬에 대한 학습률 인자 값을 제어하려면 1×8 벡터를 할당해야 합니다. 벡터의 각 요소는 다음과 같은 게이트의 학습률 인자에 해당합니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

모든 행렬에 동일한 값을 지정하려면 음이 아닌 스칼라를 지정하십시오.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

InputWeightsL2Factor — 입력 가중치에 대한 L2 정규화 인자

1 (디폴트 값) | 숫자형 스칼라 | 1×8 숫자형 벡터

입력 가중치에 대한 L2 정규화 인자로, 숫자형 스칼라 또는 1×8 숫자형 벡터로 지정됩니다.

이 인자에 전역 L₂ 정규화 인자를 곱하여 계층의 입력 가중치에 대한 L₂ 정규화 인자가 결정됩니다. 예를 들어, InputWeightsL2Factor가 2인 경우, 계층의 입력 가중치에 대한 L₂ 정규화 인자는 현재 전역 L₂ 정규화 인자의 2배입니다. trainingOptions 함수를 사용하여 지정한 설정을 기반으로 L₂ 정규화 인자가 결정됩니다.

InputWeights에 있는 4개의 개별 행렬에 대한 L2 정규화 인자 값을 제어하려면 1×8 벡터를 할당해야 합니다. 벡터의 각 요소는 다음과 같은 게이트의 L2 정규화 인자에 해당합니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

모든 행렬에 동일한 값을 지정하려면 음이 아닌 스칼라를 지정하십시오.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

RecurrentWeightsL2Factor — 순환 가중치에 대한 L2 정규화 인자

1 (디폴트 값) | 숫자형 스칼라 | 1×8 숫자형 벡터

순환 가중치에 대한 L2 정규화 인자로, 숫자형 스칼라 또는 1×8 숫자형 벡터로 지정됩니다.

이 인자에 전역 L₂ 정규화 인자를 곱하여 계층의 순환 가중치에 대한 L₂ 정규화 인자가 결정됩니다. 예를 들어, RecurrentWeightsL2Factor가 2인 경우, 계층의 순환 가중치에 대한 L₂ 정규화 인자는 현재 전역 L₂ 정규화 인자의 2배입니다. trainingOptions 함수를 사용하여 지정한 설정을 기반으로 L₂ 정규화 인자가 결정됩니다.

RecurrentWeights에 있는 4개의 개별 행렬에 대한 L2 정규화 인자 값을 제어하려면 1×8 벡터를 할당해야 합니다. 벡터의 각 요소는 다음과 같은 게이트의 L2 정규화 인자에 해당합니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

모든 행렬에 동일한 값을 지정하려면 음이 아닌 스칼라를 지정하십시오.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

BiasL2Factor — 편향에 대한 L2 정규화 인자

0 (디폴트 값) | 음이 아닌 스칼라 | 1×8 숫자형 벡터

편향에 대한 L2 정규화 인자로, 음이 아닌 스칼라로 지정됩니다.

이 인자에 전역 L₂ 정규화 인자를 곱하여 이 계층의 편향에 대한 L₂ 정규화가 결정됩니다. 예를 들어, BiasL2Factor가 2인 경우, 이 계층의 편향에 대한 L₂ 정규화는 전역 L₂ 정규화 인자의 2배입니다. trainingOptions 함수를 사용하여 지정한 설정을 기반으로 전역 L₂ 정규화 인자가 결정됩니다.

Bias에 있는 4개의 개별 행렬에 대한 L2 정규화 인자 값을 제어하려면 1×8 벡터를 할당해야 합니다. 벡터의 각 요소는 다음과 같은 게이트의 L2 정규화 인자에 해당합니다.

1. 입력 게이트(순방향)

2. 망각 게이트(순방향)

3. 셀 후보(순방향)

4. 출력 게이트(순방향)

5. 입력 게이트(역방향)

6. 망각 게이트(역방향)

7. 셀 후보(역방향)

8. 출력 게이트(역방향)

모든 행렬에 동일한 값을 지정하려면 음이 아닌 스칼라를 지정하십시오.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

계층

Name — 계층 이름

'' (디폴트 값) | 문자형 벡터 | string형 스칼라

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph, dlnetwork 함수는 이름이 ''인 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

데이터형: char | string

NumInputs — 입력값의 개수

1 | 3

읽기 전용 속성입니다.

계층에 대한 입력값의 개수입니다.

HasStateInputs 속성이 0(false)이면 계층은 이름이 'in'인 하나의 입력값을 갖습니다. 이 입력값은 입력 데이터에 대응합니다. 이 경우 계층은 계층 연산에 HiddenState 속성과 CellState 속성을 사용합니다.

HasStateInputs 속성이 1(true)이면 계층은 이름이 각각 'in', 'hidden', 'cell'인 세 개의 입력값을 갖습니다. 이러한 입력값은 각각 입력 데이터, 은닉 상태, 셀 상태에 대응합니다. 이 경우 계층은 이러한 입력값에 전달된 값을 계층 연산에 사용합니다. HasStateInputs가 1(true)이면 HiddenState 속성과 CellState 속성은 비어 있어야 합니다.

데이터형: double

InputNames — 입력값 이름

{'in'} | {'in','hidden','cell'}

읽기 전용 속성입니다.

계층의 입력값 이름.

HasStateInputs 속성이 0(false)이면 계층은 이름이 'in'인 하나의 입력값을 갖습니다. 이 입력값은 입력 데이터에 대응합니다. 이 경우 계층은 계층 연산에 HiddenState 속성과 CellState 속성을 사용합니다.

HasStateInputs 속성이 1(true)이면 계층은 이름이 각각 'in', 'hidden', 'cell'인 세 개의 입력값을 갖습니다. 이러한 입력값은 각각 입력 데이터, 은닉 상태, 셀 상태에 대응합니다. 이 경우 계층은 이러한 입력값에 전달된 값을 계층 연산에 사용합니다. HasStateInputs가 1(true)이면 HiddenState 속성과 CellState 속성은 비어 있어야 합니다.

NumOutputs — 출력값 개수

1 | 3

읽기 전용 속성입니다.

계층에 대한 출력값의 개수입니다.

HasStateOutputs 속성이 0(false)이면 계층은 이름이 'out'인 하나의 출력값을 갖습니다. 이 값은 출력 데이터에 대응합니다.

HasStateOutputs 속성이 1(true)이면 계층은 이름이 각각 'out', 'hidden', 'cell'인 세 개의 출력값을 갖습니다. 이러한 출력값은 각각 출력 데이터, 은닉 상태, 셀 상태에 대응합니다. 이 경우 계층은 계산된 상태 값도 출력합니다.

데이터형: double

OutputNames — 출력값 이름

{'out'} | {'out','hidden','cell'}

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 이름.

HasStateOutputs 속성이 0(false)이면 계층은 이름이 'out'인 하나의 출력값을 갖습니다. 이 값은 출력 데이터에 대응합니다.

HasStateOutputs 속성이 1(true)이면 계층은 이름이 각각 'out', 'hidden', 'cell'인 세 개의 출력값을 갖습니다. 이러한 출력값은 각각 출력 데이터, 은닉 상태, 셀 상태에 대응합니다. 이 경우 계층은 계산된 상태 값도 출력합니다.

예제

양방향 LSTM 계층 만들기

이름이 'bilstm1'이고 100개의 은닉 유닛을 갖는 양방향 LSTM 계층을 만듭니다.

layer = bilstmLayer(100,'Name','bilstm1')

layer = 
  BiLSTMLayer with properties:

                       Name: 'bilstm1'
                 InputNames: {'in'}
                OutputNames: {'out'}
                  NumInputs: 1
                 NumOutputs: 1
             HasStateInputs: 0
            HasStateOutputs: 0

   Hyperparameters
                  InputSize: 'auto'
             NumHiddenUnits: 100
                 OutputMode: 'sequence'
    StateActivationFunction: 'tanh'
     GateActivationFunction: 'sigmoid'

   Learnable Parameters
               InputWeights: []
           RecurrentWeights: []
                       Bias: []

   State Parameters
                HiddenState: []
                  CellState: []

  Show all properties

Layer 배열에 양방향 LSTM 계층을 포함시킵니다.

inputSize = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    bilstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer]

layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Sequence Input          Sequence input with 12 dimensions
     2   ''   BiLSTM                  BiLSTM with 100 hidden units
     3   ''   Fully Connected         9 fully connected layer
     4   ''   Softmax                 softmax
     5   ''   Classification Output   crossentropyex

알고리즘

계층 입력 형식 및 출력 형식

계층 배열 또는 계층 그래프의 계층은 뒤에 오는 계층에 데이터를 전달할 때 형식이 지정된 dlarray 객체로 전달합니다. dlarray 객체의 형식은 문자들로 구성된 문자열로, 각 문자는 데이터의 대응되는 차원을 설명합니다. 형식은 다음 문자 중 하나 이상으로 구성됩니다.

• "S" — 공간

• "C" — 채널

• "B" — 배치

• "T" — 시간

• "U" — 지정되지 않음

4차원 배열로 표현된 2차원 영상 데이터를 예로 들면 처음 2개 차원은 영상의 공간 차원, 3번째 차원은 영상의 채널, 4번째 차원은 배치 차원에 대응되며, "SSCB"(공간, 공간, 채널, 배치) 형식으로 설명될 수 있습니다.

functionLayer 객체를 사용하여 사용자 지정 계층을 개발하거나, dlnetwork 객체에 forward 및 predict 함수를 사용할 때와 같은 자동 미분 워크플로에서 이러한 dlarray 객체와 상호 작용할 수 있습니다.

이 표는 BiLSTMLayer 객체의 지원되는 입력 형식과 그에 대응되는 출력 형식을 보여줍니다. 계층의 출력이 nnet.layer.Formattable 클래스를 상속하지 않는 사용자 지정 계층에 전달되거나 Formattable 속성을 0(false)으로 설정한 FunctionLayer 객체에 전달될 경우 이 계층은 이 표에 나와 있는 형식에 대응하는 순서의 차원을 갖는, 형식이 지정되지 않은 dlarray 객체를 수신합니다.

입력 형식	OutputMode	출력 형식
"CB"(채널, 배치)	"sequence"	"CB"(채널, 배치)
	"last"
"CBT"(채널, 배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)
"SB"(공간, 배치)	"sequence"	"CB"(채널, 배치)
	"last"

dlnetwork 객체에서 BiLSTMLayer 객체는 다음 입력 형식과 출력 형식의 결합도 지원합니다.

입력 형식	OutputMode	출력 형식
"SCB"(공간, 채널, 배치)	"sequence"	"CB"(채널, 배치)
	"last"
"SSCB"(공간, 공간, 채널, 배치)	"sequence"
	"last"
"SSSCB"(공간, 공간, 공간, 채널, 배치)	"sequence"
	"last"
"SCBT"(공간, 채널, 배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)
"SSCBT"(공간, 공간, 채널, 배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)
"SSSCBT"(공간, 공간, 공간, 채널, 배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)
"SC"(공간, 채널)	"sequence"	"CU"(채널, 지정되지 않음)
	"last"
"SSC"(공간, 공간, 채널)	"sequence"
	"last"
"SSSC"(공간, 공간, 공간, 채널)	"sequence"
	"last"
"CT"(채널, 시간)	"sequence"	"CT"(채널, 시간)
	"last"	"CU"(채널, 지정되지 않음)
"SCT"(공간, 채널, 시간)	"sequence"	"CT"(채널, 시간)
	"last"	"CU"(채널, 지정되지 않음)
"SSCT"(공간, 공간, 채널, 시간)	"sequence"	"CT"(채널, 시간)
	"last"	"CU"(채널, 지정되지 않음)
"SSSCT"(공간, 공간, 채널, 시간)	"sequence"	"CT"(채널, 시간)
	"last"	"CU"(채널, 지정되지 않음)
"SSB"(공간, 공간, 배치)	"sequence"	"CB"(채널, 배치)
	"last"
"SSSB"(공간, 공간, 공간, 배치)	"sequence"
	"last"
"BT"(배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)
"SBT"(공간, 배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)
"SSBT"(공간, 공간, 배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)
"SSSBT"(공간, 공간, 공간, 배치, 시간)	"sequence"	"CBT"(채널, 배치, 시간)
	"last"	"CB"(채널, 배치)

trainNetwork 워크플로에서 이러한 입력 형식을 사용하려면 flattenLayer를 사용하여 데이터를 "CB"(채널, 배치) 또는 "CBT"(채널, 배치, 시간) 형식으로 변환하십시오.

HasStateInputs 속성이 1(true)이면, 계층은 이름이 "hidden"과 "cell"인 두 개의 추가 입력값을 갖습니다. 이러한 입력값은 각각 은닉 상태와 셀 상태에 대응합니다. 이러한 추가 입력값은 입력 형식이 "CB"(채널, 배치)여야 합니다.

HasStateOutputs 속성이 1(true)이면, 계층은 이름이 "hidden"과 "cell"인 두 개의 추가 출력값을 갖습니다. 이러한 출력값은 각각 은닉 상태와 셀 상태에 대응합니다. 이러한 추가 출력값은 출력 형식이 "CB"(채널, 배치)입니다.

참고 문헌

[1] Glorot, Xavier, and Yoshua Bengio. "Understanding the Difficulty of Training Deep Feedforward Neural Networks." In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 249–356. Sardinia, Italy: AISTATS, 2010. https://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a/glorot10a.pdf

[2] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification." In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer Vision, 1026–1034. Washington, DC: IEEE Computer Vision Society, 2015. https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.123

[3] Saxe, Andrew M., James L. McClelland, and Surya Ganguli. "Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neural networks." arXiv preprint arXiv:1312.6120 (2013).

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

일반적으로 코드 생성 시 HasStateInputs 속성과 HasStateOutputs 속성을 0(false)으로 설정해야 합니다.

Intel^® MKL-DNN 또는 ARM^® Compute Library로 코드를 생성하는 경우:

• StateActivationFunction 속성을 'tanh'로 설정해야 합니다.

• GateActivationFunction 속성을 'sigmoid'로 설정해야 합니다.

GPU 코드 생성

GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• GPU 코드를 생성하려면 StateActivationFunction 속성을 'tanh'로 설정해야 합니다.

• GPU 코드를 생성하려면 GateActivationFunction 속성을 'sigmoid'로 설정해야 합니다.

• HasStateInputs 속성과 HasStateOutputs 속성을 0(false)으로 설정해야 합니다.

버전 내역

R2018a에 개발됨

R2019a: 디폴트 입력 가중치 초기화는 Glorot

R2019a부터, 기본적으로 이 계층의 계층 입력 가중치는 Glorot 이니셜라이저를 사용하여 초기화됩니다. 이 동작은 훈련을 안정화하는 데 도움이 되며, 일반적으로 심층 신경망의 훈련 시간을 줄여 줍니다.

이전 릴리스에서는 기본적으로 계층 입력 가중치가 평균이 0이고 분산이 0.01인 정규분포에서 샘플링하여 초기화되었습니다. 이 동작을 재현하려면 계층의 'InputWeightsInitializer' 옵션을 'narrow-normal'로 설정하십시오.

R2019a: 디폴트 순환 가중치 초기화는 직교

R2019a부터, 기본적으로 이 계층의 계층 순환 가중치는 단위 정규분포에서 샘플링된 확률 행렬 Z에 대한 Z = QR의 QR 분해로 주어지는 직교 행렬 Q를 사용하여 초기화됩니다. 이 동작은 훈련을 안정화하는 데 도움이 되며, 일반적으로 심층 신경망의 훈련 시간을 줄여 줍니다.

이전 릴리스에서는 기본적으로 계층 순환 가중치가 평균이 0이고 분산이 0.01인 정규분포에서 샘플링하여 초기화되었습니다. 이 동작을 재현하려면 계층의 'RecurrentWeightsInitializer' 옵션을 'narrow-normal'로 설정하십시오.

참고 항목

trainingOptions | trainNetwork | sequenceInputLayer | lstmLayer | gruLayer | convolution1dLayer | maxPooling1dLayer | averagePooling1dLayer | globalMaxPooling1dLayer | globalAveragePooling1dLayer

도움말 항목

• 딥러닝을 사용한 시퀀스 분류
• 1차원 컨벌루션을 사용한 시퀀스 분류
• 딥러닝을 사용한 시계열 전망
• 딥러닝을 사용한 sequence-to-sequence 분류
• 딥러닝을 사용한 sequence-to-sequence 회귀
• 딥러닝을 사용하여 비디오 분류하기
• 장단기 기억 신경망
• 딥러닝 계층 목록
• 딥러닝 팁과 요령

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