Nadam

পাবলিক ক্লাস নাদাম

Nadam অপ্টিমাইজার যা NAdam অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে।

অনেকটা অ্যাডাম যেমন মোমেন্টামের সাথে মূলত আরএমএসপ্রপ, নাডাম হলেন নেস্টেরভ ভরবেগের সাথে অ্যাডাম।

আরো দেখুন

ধ্রুবক

ভাসা BETA_ONE_DEFAULT
ভাসা BETA_TWO_DEFAULT
ভাসা EPSILON_DEFAULT
স্ট্রিং FIRST_MOMENT
ভাসা LEARNING_RATE_DEFAULT
স্ট্রিং মোমেন্টাম
স্ট্রিং SECOND_MOMENT

উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত ধ্রুবক

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer ক্লাস থেকে
স্ট্রিং VARIABLE_V2

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ)
একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, ফ্লোট লার্নিং রেট)
একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটা টু, ফ্লোট এপসিলন)
একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, স্ট্রিং নাম, ফ্লোট লার্নিং রেট)
একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, স্ট্রিং নাম, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটা টু, ফ্লোট এপসিলন)
একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্রিং
getOptimizerName ()
অপ্টিমাইজারের নাম পান।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer ক্লাস থেকে
অপ
গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করুন (তালিকা< GradAndVar <? প্রসারিত TType >> gradsAndVars, স্ট্রিং নাম)
ভেরিয়েবলে গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করে
<T প্রসারিত করে TType > তালিকা< GradAndVar <?>>
computeGradients ( অপারেন্ড <?> ক্ষতি)
লস অপারেন্ডের উপর ভিত্তি করে গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
স্ট্যাটিক স্ট্রিং
createName ( আউটপুট <? প্রসারিত TType > ভেরিয়েবল, স্ট্রিং স্লটনাম)
একটি পরিবর্তনশীল নাম এবং একটি স্লট নাম একত্রিত করে একটি নাম তৈরি করে
বিমূর্ত স্ট্রিং
getOptimizerName ()
অপ্টিমাইজারের নাম পান।
<T প্রসারিত করে TType > ঐচ্ছিক< পরিবর্তনশীল <T>>
getSlot ( আউটপুট <T> var, স্ট্রিং স্লটনাম)
নির্দিষ্ট ভেরিয়েবল এবং স্লট নামের সাথে যুক্ত স্লট পায়।
চূড়ান্ত অপারেশন
getTF ()
অপ্টিমাইজারের অপস ইনস্ট্যান্স পায়
অপ
মিনিমাইজ করুন ( অপারেন্ড <?> ক্ষতি)
ভেরিয়েবল আপডেট করে ক্ষতি কম করে
অপ
ছোট করুন ( অপারেন্ড <?> ক্ষতি, স্ট্রিং নাম)
ভেরিয়েবল আপডেট করে ক্ষতি কম করে
বুলিয়ান
সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>
getClass ()
int
হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা
অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা
সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং
স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা
অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা
অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা
অপেক্ষা করুন ()

ধ্রুবক

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট BETA_ONE_DEFAULT

ধ্রুবক মান: 0.9

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট BETA_TWO_DEFAULT

ধ্রুবক মান: 0.999

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট EPSILON_DEFAULT

ধ্রুবক মান: 1.0E-8

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং FIRST_MOMENT৷

ধ্রুবক মান: "মি"

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট LEARNING_RATE_DEFAULT

ধ্রুবক মান: 0.001

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল স্ট্রিং মোমেন্টাম

ধ্রুবক মান: "বেগ"

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং SECOND_MOMENT৷

ধ্রুবক মান: "v"

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

পাবলিক নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ)

একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে

পরামিতি
চিত্রলেখ টেনসরফ্লো গ্রাফ

পাবলিক নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, ফ্লোট লার্নিং রেট)

একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে

পরামিতি
চিত্রলেখ টেনসরফ্লো গ্রাফ
শেখার হার শেখার হার, ডিফল্ট 0.001

পাবলিক নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটা টু, ফ্লোট এপসিলন)

একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে

পরামিতি
চিত্রলেখ টেনসরফ্লো গ্রাফ
শেখার হার শেখার হার, ডিফল্ট 0.001
betaOne ১ম মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.9।
betaTwo সূচকীয়ভাবে ওজনযুক্ত অসীমতার আদর্শের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.999।
epsilon সংখ্যাগত স্থিতিশীলতার জন্য একটি ছোট ধ্রুবক। ডিফল্ট হল 1e-8।

পাবলিক নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, স্ট্রিং নাম, ভাসা লার্নিং রেট)

একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে

পরামিতি
চিত্রলেখ টেনসরফ্লো গ্রাফ
নাম এই অপ্টিমাইজারের নাম, ডিফল্ট "নাডাম"
শেখার হার শেখার হার, ডিফল্ট 0.001

পাবলিক নাদাম ( গ্রাফ গ্রাফ, স্ট্রিং নাম, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটাটু, ফ্লোট এপসিলন)

একটি নাদাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে

পরামিতি
চিত্রলেখ টেনসরফ্লো গ্রাফ
নাম এই অপ্টিমাইজারের নাম, ডিফল্ট "নাডাম"
শেখার হার শেখার হার, ডিফল্ট 0.001
betaOne ১ম মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.9।
betaTwo সূচকীয়ভাবে ওজনযুক্ত অসীমতার আদর্শের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.999।
epsilon সংখ্যাগত স্থিতিশীলতার জন্য একটি ছোট ধ্রুবক। ডিফল্ট হল 1e-8।

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন স্ট্রিং getOptimizerName ()

অপ্টিমাইজারের নাম পান।

রিটার্নস
  • অপ্টিমাইজারের নাম।