Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adadelta.
acumula = rho () * acumula + (1 - rho ()) * grad.cuadrado (); actualizar = (actualizar_accum + épsilon) .sqrt () * (acumular + épsilon ()). rsqrt () * grad; update_accum = rho () * update_accum + (1 - rho ()) * update.square (); var - = actualización;
Clases anidadas
| clase | ApplyAdadelta.Options | Los atributos opcionales para ApplyAdadelta | |
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estática <T se extiende Ttype > ApplyAdadelta <T> | |
| Salida <T> | fuera () Igual que "var". |
| estáticas ApplyAdadelta.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static ApplyAdadelta <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> var, operando <T> acum, operando <T> accumUpdate, operando <T> lr, operando <T> rho, operando <T> epsilon, operando <T > graduado, opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ApplyAdadelta.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| var | Debe ser de una variable (). |
| acumular | Debe ser de una variable (). |
| acumUpdate | Debe ser de una variable (). |
| lr | Factor de escala. Debe ser un escalar. |
| rho | Factor de descomposición. Debe ser un escalar. |
| épsilon | Factor constante. Debe ser un escalar. |
| graduado | El gradiente. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ApplyAdadelta
public static ApplyAdadelta.Options useLocking (booleano useLocking)
Parámetros
| useLocking | Si es Verdadero, la actualización de los tensores var, acum y update_accum estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención. |
|---|