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提交
4da291c6
编写于
2月 15, 2019
作者:
T
Tao Luo
提交者:
GitHub
2月 15, 2019
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操作
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差异文件
Merge pull request #15726 from qingqing01/fix_api_doc
Fix row_conv doc
上级
f7b768d3
28682325
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
5 addition
and
5 deletion
+5
-5
paddle/fluid/operators/row_conv_op.cc
paddle/fluid/operators/row_conv_op.cc
+5
-5
未找到文件。
paddle/fluid/operators/row_conv_op.cc
浏览文件 @
4da291c6
...
...
@@ -109,23 +109,23 @@ from future subsequences in a computationally efficient manner to improve
unidirectional recurrent neural networks. The row convolution operator is
different from the 1D sequence convolution, and is computed as follows:
Given an input sequence $
in$ of length $t$ and input dimension $d
$,
and a filter ($W$) of size $context \times
d$,
Given an input sequence $
X$ of length $t$ and input dimension $D
$,
and a filter ($W$) of size $context \times
D$,
the output sequence is convolved as:
$$
out_{i
, :} = \\sum_{j=i}^{i + context} in_{j,:} \\cdot W_{i-j, :
}
out_{i
} = \\sum_{j=i}^{i + context - 1} X_{j} \\cdot W_{j-i
}
$$
In the above equation:
* $Out_{i}$: The i-th row of output variable with shape [1, D].
* $
\\tau
$: Future context size.
* $
context
$: Future context size.
* $X_{j}$: The j-th row of input variable with shape [1, D].
* $W_{
i-j}$: The (i-j
)-th row of parameters with shape [1, D].
* $W_{
j-i}$: The (j-i
)-th row of parameters with shape [1, D].
More details about row_conv please refer to
the design document
...
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