Nadam

نادم الطبقة العامة

Nadam Optimizer الذي ينفذ خوارزمية NAdam.

مثلما أن آدم هو في الأساس RMSprop مع الزخم، فإن Nadam هو آدم مع زخم نيستيروف.

أنظر أيضا

• دوزات، 2015

الثوابت

يطفو	BETA_ONE_DEFAULT
يطفو	BETA_TWO_DEFAULT
يطفو	EPSILON_DEFAULT
خيط	اللحظة الأولى
يطفو	LEARNING_RATE_DEFAULT
خيط	دَفعَة
خيط	SECOND_MOMENT

الثوابت الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

خيط

VARIABLE_V2

المقاولون العامون

	نادم (الرسم البياني ) إنشاء محسن Nadam
	Nadam (الرسم البياني ، معدل التعلم العائم) إنشاء محسن Nadam
	Nadam (الرسم البياني ، تعويم معدل التعلم، تعويم betaOne، تعويم betaTwo، تعويم إبسيلون) إنشاء محسن Nadam
	Nadam (الرسم البياني ، اسم السلسلة، معدل التعلم العائم) إنشاء محسن Nadam
	Nadam (الرسم البياني ، اسم السلسلة، معدل التعلم العائم، تعويم betaOne، تعويم betaTwo، تعويم إبسيلون) إنشاء محسن Nadam

الأساليب العامة

خيط	getOptimizerName () احصل على اسم المحسن.

الطرق الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

مرجع سابق	ApplyGradients (القائمة< GradAndVar <؟ تمتد TType >> gradsAndVars، اسم السلسلة) يطبق التدرجات على المتغيرات
<T يمتد TType > القائمة< GradAndVar <?>>	حساب التدرجات (خسارة المعامل <?>) يحسب التدرجات على أساس معامل الخسارة.
سلسلة ثابتة	createName ( الإخراج <؟ يمتد TType > متغير، String SlotName) ينشئ اسمًا من خلال الجمع بين اسم المتغير واسم الفتحة
سلسلة مجردة	getOptimizerName () احصل على اسم المحسن.
<T يمتد TType > اختياري< متغير <T>>	getSlot ( الإخراج <T> فار، اسم فتحة السلسلة) يحصل على الفتحة المرتبطة بالمتغير المحدد واسم الفتحة.
العمليات النهائية	جيتف () الحصول على مثيل Ops الخاص بـ Optimizer
مرجع سابق	تقليل (خسارة المعامل <?>) تقليل الخسارة عن طريق تحديث المتغيرات
مرجع سابق	تقليل (خسارة المعامل <?>، اسم السلسلة) تقليل الخسارة عن طريق تحديث المتغيرات

من فئة java.lang.Object

منطقية	يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>	الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات	رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي	إعلام ()
الفراغ النهائي	إعلام الكل ()
خيط	إلى سلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

الثوابت

التعويم النهائي الثابت العام BETA_ONE_DEFAULT

القيمة الثابتة: 0.9

التعويم النهائي الثابت العام BETA_TWO_DEFAULT

القيمة الثابتة: 0.999

التعويم النهائي الثابت العام EPSILON_DEFAULT

القيمة الثابتة: 1.0E-8

السلسلة النهائية الثابتة العامة FIRST_MOMENT

القيمة الثابتة: "م"

التعويم النهائي الثابت العام LEARNING_RATE_DEFAULT

القيمة الثابتة: 0.001

السلسلة النهائية الثابتة العامة MOMENTUM

القيمة الثابتة: "الزخم"

السلسلة النهائية العامة الثابتة SECOND_MOMENT

القيمة الثابتة: "v"

المقاولون العامون

نادم العام (الرسم البياني )

إنشاء محسن Nadam

حدود

رسم بياني	الرسم البياني TensorFlow

Nadam العام (الرسم البياني ، معدل التعلم العائم)

إنشاء محسن Nadam

حدود

رسم بياني	الرسم البياني TensorFlow
معدل التعليم	معدل التعلم، الافتراضي هو 0.001

Nadam العام (الرسم البياني ، تعويم LearningRate، تعويم betaOne، تعويم betaTwo، تعويم إبسيلون)

إنشاء محسن Nadam

حدود

رسم بياني	الرسم البياني TensorFlow
معدل التعليم	معدل التعلم، الافتراضي هو 0.001
com.betaOne	معدل الانحلال الأسي لتقديرات اللحظة الأولى. الافتراضي هو 0.9.
betaTwo	معدل الانحلال الأسي لمعيار اللانهاية المرجح بشكل كبير. الافتراضي هو 0.999.
إبسيلون	ثابت صغير للاستقرار العددي. الافتراضي هو 1e-8.

Nadam العام (الرسم البياني ، اسم السلسلة، معدل التعلم العائم)

إنشاء محسن Nadam

حدود

رسم بياني	الرسم البياني TensorFlow
اسم	اسم هذا المُحسِّن، الافتراضي هو "Nadam"
معدل التعليم	معدل التعلم، الافتراضي هو 0.001

Nadam العام (الرسم البياني ، اسم السلسلة، معدل التعلم العائم، تعويم betaOne، تعويم betaTwo، تعويم إبسيلون)

إنشاء محسن Nadam

حدود

رسم بياني	الرسم البياني TensorFlow
اسم	اسم هذا المُحسِّن، الافتراضي هو "Nadam"
معدل التعليم	معدل التعلم، الافتراضي هو 0.001
com.betaOne	معدل الانحلال الأسي لتقديرات اللحظة الأولى. الافتراضي هو 0.9.
betaTwo	معدل الانحلال الأسي لمعيار اللانهاية المرجح بشكل كبير. الافتراضي هو 0.999.
إبسيلون	ثابت صغير للاستقرار العددي. الافتراضي هو 1e-8.

الأساليب العامة

سلسلة getOptimizerName () العامة

احصل على اسم المحسن.

عائدات

• اسم المحسن.