ApplyRmsProp

classe finale publique ApplyRmsProp

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Notez que dans une implémentation dense de cet algorithme, ms et mom seront mis à jour même si le grade est nul, mais dans cette implémentation clairsemée, ms et mom ne seront pas mis à jour dans les itérations pendant lesquelles le grade est nul.

Mean_square = décroissance * Mean_square + (1-décroissance) * gradient ** 2 Delta = learning_rate * gradient / sqrt (mean_square + epsilon)

ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - maman

Classes imbriquées

classe

AppliquerRmsProp.Options

Attributs facultatifs pour ApplyRmsProp

Constantes

Chaîne

OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

Sortie <T>	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique <T étend TType > ApplyRmsProp <T>	créer ( Scope scope, Opérande <T> var, Opérande <T> ms, Opérande <T> mom, Opérande <T> lr, Opérande <T> rho, Opérande <T> momentum, Opérande <T> epsilon, Opérande <T > diplômé, Options... options) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ApplyRmsProp.
Sortie <T>	dehors () Identique à "var".
statique ApplyRmsProp.Options	useLocking (booléen useLocking)

Méthodes héritées

De la classe org.tensorflow.op.RawOp

booléen final	est égal (Obj objet)
entier final	Code de hachage ()
Opération	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .
Chaîne finale	àChaîne ()

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Depuis l'interface org.tensorflow.op.Op

résuméExécutionEnvironnement	env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel cette opération a été créée.
opération abstraite	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .

Depuis l'interface org.tensorflow.Operand

sortie abstraite <T>	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
résumé T	asTensor () Renvoie le tenseur à cet opérande.
Forme abstraite	forme () Renvoie la forme (éventuellement partiellement connue) du tenseur auquel fait référence la Output de cet opérande.
Classe abstraite<T>	taper () Renvoie le type de tenseur de cet opérande

Depuis l'interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrait entier	rang ()
Forme abstraite	forme ()
abstrait long	taille () Calcule et renvoie la taille totale de ce conteneur, en nombre de valeurs.

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "ApplyRMSProp"

Méthodes publiques

sortie publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static ApplyRmsProp <T> create ( Scope scope, Operand <T> var, Operand <T> ms, Operand <T> mom, Operand <T> lr, Operand <T> rho, Operand <T> momentum, Operand <T > epsilon, Opérande <T> grad, Options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ApplyRmsProp.

Paramètres

portée	portée actuelle
var	Doit provenir d'une variable ().
MS	Doit provenir d'une variable ().
maman	Doit provenir d'une variable ().
g / D	Facteur d'échelle. Ça doit être un scalaire.
rho	Taux de décomposition. Ça doit être un scalaire.
épsilon	Terme de crête. Ça doit être un scalaire.
diplômé	Le dégradé.
choix	porte des valeurs d'attributs facultatifs

Retour

• une nouvelle instance de ApplyRmsProp

sortie publique <T> out ()

Identique à "var".

public static ApplyRmsProp.Options useLocking (booléen useLocking)

Paramètres

utiliserVerrouillage	Si « True », la mise à jour des tenseurs var, ms et mom est protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.