コード例 #1
0
ファイル: conv.py プロジェクト: noahwillcrow/NeuralNinja 
	def change_input_dims(self, new_input_dims):
		Layer.change_input_dims(self, new_input_dims)
		if new_input_dims < self.kernel_size:
			self.kernel_size = new_input_dims
			self.__create_kernel()
		Layer.change_output_dims(self, self.input_dims - self.kernel_size + 1)
		self.create_weight_matrix_from_kernel()
コード例 #2
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ファイル: conv.py プロジェクト: noahwillcrow/NeuralNinja 
	def change_output_dims(self, new_output_dims):
		new_kernel_size = new_output_dims - self.input_dims - 1
		if new_kernel_size <= 0:
			self.kernel_size = 1
			self.change_input_dims(new_output_dims)
			return

		self.kernel_size = new_kernel_size
		self.__create_kernel()
		Layer.change_output_dims(self, self.input_dims - self.kernel_size + 1)
		self.create_weight_matrix_from_kernel()
コード例 #3
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 def change_output_dims(self, new_output_dims):
     Layer.change_output_dims(self, new_output_dims)
     self.bias_vector = np.random.rand(self.output_dims) * 2 - 1
     self.__init_weight_matrix()