ApplyRmsProp

classe finale pubblica ApplyRmsProp

Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp.

Si noti che nell'implementazione densa di questo algoritmo, ms e mom si aggiorneranno anche se il grad è zero, ma in questa implementazione sparsa, ms e mom non si aggiorneranno nelle iterazioni durante le quali il grad è zero.

quadrato_medio = decadimento * quadrato_medio + (1-decadimento) * gradiente ** 2 Delta = tasso_di_apprendimento * gradiente / sqrt(quadrato_medio + epsilon)

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

Classi nidificate

classe ApplicaRmsProp.Options Attributi facoltativi per ApplyRmsProp

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <T>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
statico <T estende TType > ApplyRmsProp <T>	create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> ms, Operando <T> mom, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T> epsilon, Operando <T > grado, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ApplyRmsProp.
Uscita <T>	fuori () Uguale a "var".
ApplyRmsProp.Options statico	useLocking (useLocking booleano)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.op.Op

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

Output astratto <T>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
astratto T	come tensore () Restituisce il tensore in questo operando.
forma astratta	forma () Restituisce la forma (possibilmente parzialmente conosciuta) del tensore a cui fa riferimento l' `Output` di questo operando.
Classe astratta<T>	tipo () Restituisce il tipo tensore di questo operando

Dall'interfaccia org.tensorflow.ndarray.Shaped

astratto int	rango ()
forma astratta	forma ()
astratto lungo	misurare () Calcola e restituisce la dimensione totale di questo contenitore, in numero di valori.

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "ApplyRMSPprop"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static ApplyRmsProp <T> create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> ms, Operando <T> mom, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T > epsilon, Operando <T> grad, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ApplyRmsProp.

Parametri

scopo	ambito attuale
var	Dovrebbe provenire da una variabile().
SM	Dovrebbe provenire da una variabile().
mamma	Dovrebbe provenire da una variabile().
lr	Fattore di scala. Deve essere uno scalare.
Rho	Tasso di decadimento. Deve essere uno scalare.
epsilon	Termine di cresta. Deve essere uno scalare.
grado	Il gradiente.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

ritorna

una nuova istanza di ApplyRmsProp

Uscita pubblica <T> out ()

Uguale a "var".

public static ApplyRmsProp.Options useLocking (useLocking booleano)

Parametri

utilizzareBlocco	Se "True", l'aggiornamento dei tensori var, ms e mom è protetto da un blocco; altrimenti il comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.