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Add [source]

keras.layers.merge.Add()

입력의 리스트를 추가하는 계층입니다.

모두 같은 형태를 가진 텐서의 리스트를 입력으로 받아서 (역시나 같은 형태의) 텐서 하나를 반환합니다.

예제

import keras

input1 = keras.layers.Input(shape=(16,))
x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1)
input2 = keras.layers.Input(shape=(32,))
x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2)
added = keras.layers.Add()([x1, x2])  # equivalent to added = keras.layers.add([x1, x2])

out = keras.layers.Dense(4)(added)
model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

Multiply [source]

keras.layers.merge.Multiply()

입력의 리스트를 요소 단위에서 곱하는 계층입니다.

모두 같은 형태를 가진 텐서의 리스트를 입력으로 받아서 (역시나 같은 형태의) 텐서 하나를 반환합니다.

Average [source]

keras.layers.merge.Average()

입력의 리스트의 평균을 구하는 계층입니다.

모두 같은 형태를 가진 텐서의 리스트를 입력으로 받아서 (역시나 같은 형태의) 텐서 하나를 반환합니다.

Maximum [source]

keras.layers.merge.Maximum()

입력의 리스트의 요소 단위에서 최대값을 계산하는 계층입니다.

모두 같은 형태를 가진 텐서의 리스트를 입력으로 받아서 (역시나 같은 형태의) 텐서 하나를 반환합니다.

Concatenate [source]

keras.layers.merge.Concatenate(axis=-1)

입력의 리스트를 상호 연결(concatenate)시키는 계층입니다.

연결 축을 제외하고는 모두 같은 형태를 가진 텐서의 리스트를 입력으로 받아서 (역시나 같은 형태의) 텐서 하나와 연결된 전체 입력을 반환합니다.

인수

Dot [source]

keras.layers.merge.Dot(axes, normalize=False)

두 텐서의 샘플 간 내적을 계산하는 계층입니다.

예를 들어 (batch_size, n) 형태인 텐서 a와 b에 적용되면, 출력은 (batch_size, 1) 형태의 텐서가 되며 각 entry i는 a[i]와 b[i] 간의 내적값이 됩니다.

인수

add

add(inputs)

Add 계층에 대한 함수형 API 입니다.

인수

반환값

텐서로 입력의 합을 반환합니다.

예제

import keras

input1 = keras.layers.Input(shape=(16,))
x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1)
input2 = keras.layers.Input(shape=(32,))
x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2)
added = keras.layers.add([x1, x2])

out = keras.layers.Dense(4)(added)
model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

multiply

multiply(inputs)

Multiply 계층에 대한 함수형 API 입니다.

인수

반환값

텐서로 입력 요소 단위 곱을 반환합니다.

average

average(inputs)

Average 계층에 대한 함수형 API 입니다.

인수

반환값

텐서로 입력의 평균을 반환합니다.

maximum

maximum(inputs)

Maximum 계층에 대한 함수형 API 입니다.

인수