Nadam

सार्वजनिक वर्ग नादम

Nadam ऑप्टिमाइज़र जो NAdam एल्गोरिथम को लागू करता है।

जैसे एडम अनिवार्य रूप से गति के साथ आरएमएसप्रॉप है, वैसे ही नादाम नेस्टरोव गति के साथ एडम है।

यह सभी देखें

• दोज़त, 2015

स्थिरांक

तैरना	बीटा_ONE_DEFAULT
तैरना	बीटा_TWO_डिफॉल्ट
तैरना	ईपीएसआईएलओएन_डिफॉल्ट
डोरी	पहला_पल
तैरना	LEARNING_RATE_DEFAULT
डोरी	गति
डोरी	दूसरा_पल

विरासत में मिले स्थिरांक

कक्षा org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer से

डोरी

VARIABLE_V2

सार्वजनिक निर्माता

	नादाम ( ग्राफ ग्राफ) एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है
	नादाम ( ग्राफ ग्राफ, फ्लोट लर्निंगरेट) एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है
	नादाम ( ग्राफ ग्राफ, फ्लोट लर्निंगरेट, फ्लोट बीटावन, फ्लोट बीटाटू, फ्लोट एप्सिलॉन) एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है
	नादाम ( ग्राफ ग्राफ, स्ट्रिंग नाम, फ्लोट लर्निंग रेट) एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है
	नादाम ( ग्राफ ग्राफ, स्ट्रिंग नाम, फ्लोट लर्निंगरेट, फ्लोट बीटावन, फ्लोट बीटाटू, फ्लोट एप्सिलॉन) एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है

सार्वजनिक तरीके

डोरी	गेटऑप्टिमाइज़रनाम () अनुकूलक का नाम प्राप्त करें.

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer से

सेशन	ApplyGradients (सूची< GradAndVar <? विस्तारित TType >> gradsAndVars, स्ट्रिंग नाम) वेरिएबल्स पर ग्रेडिएंट लागू करता है
<T टीटीटाइप का विस्तार करता है > सूची < GradAndVar <?>>	कंप्यूटग्रैडिएंट्स ( ऑपरेंड <?> हानि) हानि ऑपरेंड के आधार पर ग्रेडिएंट की गणना करता है।
स्थिर स्ट्रिंग	createName ( आउटपुट <? विस्तारित TType > वेरिएबल, स्ट्रिंग स्लॉटनाम) एक वेरिएबल नाम और एक स्लॉट नाम को मिलाकर एक नाम बनाता है
सार स्ट्रिंग	गेटऑप्टिमाइज़रनाम () अनुकूलक का नाम प्राप्त करें.
<T टीटाइप का विस्तार करता है > वैकल्पिक < वेरिएबल <T>>	getSlot ( आउटपुट <T> var, स्ट्रिंग स्लॉटनाम) निर्दिष्ट वेरिएबल और स्लॉट नाम से संबद्ध स्लॉट प्राप्त करता है।
अंतिम ऑप्स	getTF () ऑप्टिमाइज़र का ऑप्स उदाहरण प्राप्त करता है
सेशन	न्यूनतम ( ऑपरेंड <?> हानि) वेरिएबल्स को अद्यतन करके हानि को कम करता है
सेशन	न्यूनतम करें ( ऑपरेंड <?> हानि, स्ट्रिंग नाम) वेरिएबल्स को अद्यतन करके हानि को कम करता है

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम फ़्लोट BETA_ONE_DEFAULT

स्थिर मान: 0.9

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम फ़्लोट BETA_TWO_DEFAULT

स्थिर मान: 0.999

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम फ़्लोट EPSILON_DEFAULT

स्थिर मान: 1.0E-8

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग FIRST_MOMENT

स्थिर मान: "एम"

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम फ़्लोट LEARNING_RATE_DEFAULT

स्थिर मान: 0.001

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग गति

निरंतर मूल्य: "गति"

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग SECOND_MOMENT

स्थिर मान: "v"

सार्वजनिक निर्माता

सार्वजनिक नादम ( ग्राफ ग्राफ)

एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है

पैरामीटर

ग्राफ	टेंसरफ़्लो ग्राफ़

सार्वजनिक नादम ( ग्राफ ग्राफ, फ्लोट लर्निंगरेट)

एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है

पैरामीटर

ग्राफ	टेंसरफ़्लो ग्राफ़
सीखने की दर	सीखने की दर, डिफ़ॉल्ट रूप से 0.001 है

सार्वजनिक नादम ( ग्राफ ग्राफ, फ्लोट लर्निंगरेट, फ्लोट बीटावन, फ्लोट बीटाटू, फ्लोट एप्सिलॉन)

एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है

पैरामीटर

ग्राफ	टेंसरफ़्लो ग्राफ़
सीखने की दर	सीखने की दर, डिफ़ॉल्ट रूप से 0.001 है
बीटावन	पहले क्षण के अनुमान के लिए घातांकीय क्षय दर। डिफ़ॉल्ट 0.9 है.
बीटाटू	चरघातांकीय रूप से भारित अनंत मानदंड के लिए चरघातांकीय क्षय दर। डिफ़ॉल्ट 0.999 है.
एप्सिलॉन	संख्यात्मक स्थिरता के लिए एक छोटा सा स्थिरांक. डिफ़ॉल्ट 1e-8 है.

सार्वजनिक नादम ( ग्राफ ग्राफ, स्ट्रिंग नाम, फ्लोट लर्निंगरेट)

एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है

पैरामीटर

ग्राफ	टेंसरफ़्लो ग्राफ़
नाम	इस ऑप्टिमाइज़र का नाम डिफ़ॉल्ट रूप से "नादम" है
सीखने की दर	सीखने की दर, डिफ़ॉल्ट रूप से 0.001 है

सार्वजनिक नादाम ( ग्राफ ग्राफ, स्ट्रिंग नाम, फ्लोट लर्निंगरेट, फ्लोट बीटावन, फ्लोट बीटाटू, फ्लोट एप्सिलॉन)

एक नादम ऑप्टिमाइज़र बनाता है

पैरामीटर

ग्राफ	टेंसरफ़्लो ग्राफ़
नाम	इस ऑप्टिमाइज़र का नाम डिफ़ॉल्ट रूप से "नादम" है
सीखने की दर	सीखने की दर, डिफ़ॉल्ट रूप से 0.001 है
बीटावन	पहले क्षण के अनुमान के लिए घातांकीय क्षय दर। डिफ़ॉल्ट 0.9 है.
बीटाटू	चरघातांकीय रूप से भारित अनंत मानदंड के लिए चरघातांकीय क्षय दर। डिफ़ॉल्ट 0.999 है.
एप्सिलॉन	संख्यात्मक स्थिरता के लिए एक छोटा सा स्थिरांक. डिफ़ॉल्ट 1e-8 है.

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्ट्रिंग getOptimizerName ()

अनुकूलक का नाम प्राप्त करें.

रिटर्न

• अनुकूलक नाम.