Модуль «keras.layers.SimpleRNN» является частью библиотеки глубокого обучения Keras, которая обеспечивает реализацию уровня простой рекуррентной нейронной сети (RNN). Уровень SimpleRNN используется для моделирования последовательных данных и имеет различные методы, которые можно применять. Вот некоторые часто используемые методы и примеры кода:

1. Построение: вы можете создать слой SimpleRNN, вызвав его конструктор и указав нужные параметры, такие как количество единиц, функцию активации и форму ввода.

from keras.layers import SimpleRNN
# Create a SimpleRNN layer with 32 units
rnn_layer = SimpleRNN(32, input_shape=(None, 10))

2. Получение/установка весов. Вы можете получить и установить веса слоя SimpleRNN, используя методы get_weights()и set_weights()соответственно.

weights = rnn_layer.get_weights()  # Get the weights of the layer
rnn_layer.set_weights(weights)  # Set the weights of the layer

3. Получение/установка состояния. Слои SimpleRNN имеют внутреннее состояние, доступ к которому можно получить с помощью методов get_states()и set_states(). Это может быть полезно в тех случаях, когда вы хотите сохранить и восстановить состояние рекуррентного слоя во время обучения или вывода.

states = rnn_layer.get_states()  # Get the internal states of the layer
rnn_layer.set_states(states)  # Set the internal states of the layer

4. Выходная форма: выходную форму слоя SimpleRNN можно получить с помощью атрибута output_shape.

output_shape = rnn_layer.output_shape
print(output_shape)  # (None, 32)

Это лишь некоторые из методов, доступных для модуля «keras.layers.SimpleRNN». Изучая документацию Keras или исходный код, вы можете найти больше методов и их использование.