uk
Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5
/ˈleɪ.ər/us
Ваш браузер не не поддерживает аудио HTML5
/ˈleɪ.ɚ /
слой существительное [C] (МАТЕРИАЛ)
- Покройте мясо слоем сыра.
- У женщин слой подкожного жира обеспечивает им лучшую изоляцию, чем у мужчин.
- Извержение покрыло город тонким слоем пепла.
- В комнате скопился толстый слой пыли.
- Если бы первый слой не высохнет до того, как вы добавите следующий, цвета будут переходить друг в друга.
- одеяло из этой идиомы
- одеяло
- наглое
- корпус
- облицовка
- позолота
- облицовка
- облицовка
- мантия
- мат
- мембрана
- лак
- рендеринг
- sl наклеить
- брезент
- тепловое одеяло
- толщину
- слой
- верхнее покрытие
- вуаль
Увидеть больше результатов »
слой существительное [C] (ЛЮДИ)
- администрация
- капитан отрасль
- генеральный директор
- главный исполнительный директор
- главный исполнительный директор
- gaffer
- бандит
- генерал
- Голиаф
- управление
- магнат
- менеджмент среднего звена
- менеджер среднего звена
- momager
- контролер
- pm
- надсмотрщик
- высшее руководство
- вице-президент
- вице-президент
Посмотреть другие результаты »
слой существительное [C] (волосы)
- Афро
- barnet
- улей
- сушить феном
- вырезать
- булочка
- изменчивый
- зачесанный
- волнистый
- занавес
- отключен
- дреды
- бахрома
- кефаль
- стрижка пудинг-таз
- до плеч
- скинхед
- up-do
- weave
- whitewall
Посмотреть больше результатов »
uk
Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5
/ ˈLeɪ.ər/us
Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5
/ˈleɪ.ɚ/
- многослойный
- асфальт
- bestrew
- одеяло
- с завязанными глазами
- с завязанными глазами
- ковер
- пальто
- упасть через sth/sb
- пленку
- пленку
- позолота
- резинка вверх
- инкрустированная
- штукатурка
- печать
- плитка
- водонепроницаемый
- вощеный
- wreathe
Дополнительные результаты »
Вы также можете найти похожие слова, фразы и синонимы в темах:
Связанное слово
(Определение слой из Cambridge Advanced Learner’s Dictionary & Thesaurus © Cambridge University Press)
слой | Американский словарь
us
В вашем браузере нет t поддерживает аудио HTML5
/ˈleɪ · r/
слоистый
us/ˈleɪ · ər/
(Определение layer из Cambridge Academic Content Dictionary © Cambridge University Press)
слой | Деловой английский
uk
В вашем браузере нет t поддерживает аудио HTML5
/leɪər/us
Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5
См. также
(Определение layer из Cambridge Business English Dictionary © Cambridge University Press)
Модуль: tf.keras.layers
![]() |
Keras Layers API.
Модули
экспериментальный
модуль: общедоступный API для пространства имен tf.keras.layers.experimental.
Классы
class AbstractRNNCell
: абстрактный объект, представляющий ячейку RNN.
class Activation
: применяет функцию активации к выходу.
class ActivityRegularization
: слой, который применяет обновление к активности ввода на основе функции стоимости..
class Add
: слой, который добавляет список входных данных.
class AdditiveAttention
: Аддитивный слой внимания, также известный как внимание в стиле Бахданау.
class AlphaDropout
: применяет альфа-выпадение ко входным данным.
class Attention
: уровень внимания точечного продукта, также известный как внимание в стиле Луонга.
class Average
: слой, усредняющий список входных элементов -wise.
class AveragePooling1D
: средний пул для временных данных.
class AveragePooling2D
: Средняя операция объединения для пространственных данных.
class AveragePooling3D
: средняя операция объединения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временных).
class AvgPool1D
: средний пул для временных данных.
class AvgPool2D
: средний пул для пространственных данных.
class AvgPool3D
: средняя операция объединения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временных).
class BatchNormalization
: слой, который нормализует свои входные данные.
class Bidirectional
: двунаправленная оболочка для RNN.
class Concatenate
: слой, который объединяет список входных данных.
class Conv1D
: 1D сверточный слой (например, временная свертка).
class Conv1DTranspose
: транспонированный слой свертки (иногда называемый деконволюцией).
class Conv2D
: двумерный сверточный слой (например, пространственная свертка по изображениям).
class Conv2DTranspose
: транспонированный сверточный слой (иногда называемый деконволюцией).
class Conv3D
: трехмерный слой свертки (например, пространственная свертка по объемам).
class Conv3DTranspose
: транспонированный слой свертки (иногда называемый деконволюцией).
class ConvLSTM2D
: сверточный LSTM.
class Convolution1D
: одномерный слой свертки (например, временная свертка).
class Convolution1DTranspose
: транспонированный слой свертки (иногда называемый деконволюцией).
class Convolution2D
: слой двумерной свертки (например, пространственная свертка по изображениям).
class Convolution2DTranspose
: транспонированная свертка l ayer (иногда называемый деконволюцией).
class Convolution3D
: трехмерный сверточный слой (например, пространственная свертка по объемам).
class Convolution3DTranspose
: транспонированный слой свертки (иногда называемый деконволюцией).
class Cropping1D
: слой обрезки для ввода 1D (например, временная последовательность).
class Cropping2D
: слой обрезки для ввода 2D (например, изображения).
class Cropping3D
: слой обрезки для трехмерных данных (например, пространственных или пространственно-временных).
class Dense
: просто обычный плотно связанный слой NN..
class DenseFeatures
: слой, который создает плотный тензор
на основе заданных feature_columns
.
class DepthwiseConv2D
: разделимая по глубине двумерная свертка.
class Dot
: слой, который вычисляет скалярное произведение между выборками в двух тензорах.
class Dropout
: применяет Dropout к входу.
class ELU
: экспоненциальная линейная единица.
class Embedding
: превращает положительные целые числа (индексы) в плотные векторы фиксированного размера.
class Flatten
: выравнивает ввод. Не влияет на размер пакета.
class GRU
: Gated Recurrent Unit — Cho et al. 2014.
class GRUCell
: класс ячейки для уровня GRU.
class GaussianDropout
: Применение мультипликативного гауссовского шума с 1 центром.
class GaussianNoise
: применение аддитивного гауссовского шума с нулевым центром.
class GlobalAveragePooling1D
: операция объединения глобального среднего для временных данных.
class GlobalAveragePooling2D
: операция объединения глобального среднего для пространственных данных.
class GlobalAveragePooling3D
: операция объединения глобального среднего для трехмерных данных.
class GlobalAvgPool1D
: операция объединения глобального среднего значения для временных данных.
class GlobalAvgPool2D
: операция объединения глобального среднего значения для пространственных данных.
class GlobalAvgPool3D
: операция объединения глобального среднего значения для трехмерных данных.
class GlobalMaxPool1D
: операция объединения глобального максимального значения для временных данных 1D.
класс GlobalMaxPool2D
: Globa l max операция объединения для пространственных данных.
class GlobalMaxPool3D
: операция объединения Global Max для трехмерных данных.
class GlobalMaxPooling1D
: операция глобального максимального пула для одномерных временных данных.
class GlobalMaxPooling2D
: операция глобального максимального пула для пространственных данных.
class GlobalMaxPooling3D
: операция объединения Global Max для 3D-данных.
class InputLayer
: используемый слой в качестве точки входа в Сеть (граф слоев).
class InputSpec
: определяет ранг, dtype и форму каждого входа в слой.
class LSTM
: слой долгосрочной краткосрочной памяти — Hochreiter 1997.
class LSTMCell
: Класс ячейки для уровня LSTM.
class Lambda
: переносит произвольные выражения в объект Layer
.
class Layer
: это класс, от которого наследуются все слои.
class LayerNorm alization
: слой нормализации слоя (Ba et al., 2016).
class LeakyReLU
: утечка версии выпрямленного линейного модуля.
class LocallyConnected1D
: слой с локальным подключением для входных данных 1D..
class LocallyConnected2D
: слой с локальным подключением для 2D-входов.
class Masking
: Маскирует последовательность, используя значение маски для пропуска временных шагов.
class MaxPool1D
: максимальная операция объединения для одномерных временных данных.
class MaxPool2D
: максимальная операция объединения для двумерных пространственных данных.
class MaxPool3D
: максимальная операция объединения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временные).
class MaxPooling1D
: максимальная операция объединения для временных данных 1D.
class MaxPooling2D
: максимальная операция объединения для двумерных пространственных данных.
class MaxPooling3D
: максимальная операция объединения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временных).
class Maximum
: слой, который вычисляет максимальный (поэлементный) список входных данных.
class Minimum
: слой, который вычисляет минимальный (поэлементный) список входных данных.
class MultiHeadAttention
: MultiHead Слой внимания.
class Multiply
: слой, который умножает (поэлементно) список входных данных.
class PReLU
: параметрическая выпрямленная линейная единица.
class Permute
: меняет размеры входных данных согласно заданному шаблону.
class RNN
: базовый класс для повторяющихся слоев.
class ReLU
: функция активации выпрямленного линейного модуля.
class RepeatVector
: повторяет ввод n раз.
class Reshape
: слой, преобразовывает входные данные в заданную форму.
class SeparableConv1D
: разделимая по глубине одномерная свертка.
class SeparableConv2D
: разделимая по глубине двумерная свертка.
class SeparableConvolution1D
: разделимая по глубине 1D свертка.
класс SeparableConvolution2D
: разделимая по глубине 2D-свертка.
class SimpleRNN
: полносвязная RNN, где вывод должен быть возвращен на ввод.
class SimpleRNNCell
: класс ячейки для SimpleRNN.
класс Softmax
: функция активации Softmax.
class SpatialDropout1D
: пространственная 1D версия Dropout.
class SpatialDropout2D
: пространственная 2D-версия Dropout.
class SpatialDropout3D
: пространственная 3D-версия Dropout.
class StackedRNNCells
: оболочка, позволяющая стеку ячеек RNN вести себя как одна ячейка.
class Subtract
: слой, который вычитает два входа.
class ThresholdedReLU
: выпрямленная линейная единица с пороговым значением.
class TimeDistributed
: Эта оболочка позволяет применять слой к каждому временному фрагменту ввода.
class UpSampling1D
: слой с повышением дискретизации для входных данных 1D.
class UpSampling2D
: слой с повышением дискретизации для входных 2D-данных..
class UpSampling3D
: слой с повышением дискретизации для 3D-входов.
class Wrapper
: абстрактная оболочка базовый класс.
class ZeroPadding1D
: слой с нулевым заполнением для одномерного ввода (например, временная последовательность).
class ZeroPadding2D
: слой с нулевым заполнением для двумерного ввода (например, изображения).
class ZeroPadding3D
: слой с нулевым заполнением для трехмерных данных (пространственные или пространственно-временное).
Функции
Input (...)
: Input ()
используется для создания экземпляра тензора Кераса.
add (...)
: функциональный интерфейс для tf.keras.layers. .Добавить
слой.
average (...)
: функциональный интерфейс к tf.keras.layers.Average
layer.
concatenate (...)
: функциональный интерфейс к слою Concatenate
.
deserialize (...)
: создает экземпляр уровня из словаря конфигурации.
точка (...)
: Развлечения ctional интерфейс к слою Dot
.
maximum (...)
: функциональный интерфейс для вычисления максимума (поэлементно ) список входов
.
minimum (...)
: функциональный интерфейс для Minimum
layer.
multiply (...)
: функциональный интерфейс для слоя Multiply
.
serialize(...)
subtract (...)
: функциональный интерфейс для Вычесть
слой.