CholeskyGrad

공개 최종 수업 CholeskyGrad

Cholesky 알고리즘의 역방향 역전파 기울기를 계산합니다.

설명은 Iain Murray http://arxiv.org/abs/1602.07527의 "Cholesky 알고리즘 차별화"를 참조하세요.

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > CholeskyGrad <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> l, 피연산자 <T> grad)
새로운 CholeskyGrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
출력 ()
df/dA의 대칭 버전.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "CholeskyGrad"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 CholeskyGrad <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> l, 피연산자 <T> grad)

새로운 CholeskyGrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
배치 Cholesky 알고리즘의 출력 l = cholesky(A). 모양은 `[..., M, M]`입니다. 알고리즘은 이 텐서의 가장 안쪽 행렬의 하부 삼각 부분에만 의존합니다.
졸업생 df/dl 여기서 f는 스칼라 함수입니다. 모양은 `[..., M, M]`입니다. 알고리즘은 이 텐서의 가장 안쪽 행렬의 하부 삼각 부분에만 의존합니다.
보고
  • CholeskyGrad의 새로운 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

df/dA의 대칭 버전. 모양은 `[..., M, M]`입니다.