ApplyRmsProp

публичный финальный класс ApplyRmsProp

Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма ms и Mom будут обновляться, даже если градация равна нулю, но в этой разреженной реализации ms и Mom не будут обновляться на итерациях, во время которых градация равна нулю.

средний_квадрат = затухание * средний_квадрат + (1-затухание) * градиент ** 2 Дельта = скорость обучения * градиент / sqrt(средний_квадрат + эпсилон)

ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad Mom <- импульс * Mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - Mom

Вложенные классы

сорт

ПрименитьRmsProp.Options

Дополнительные атрибуты для ApplyRmsProp

Константы

Нить

OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

Выход <Т>	какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора.
статический <T расширяет TType > ApplyRmsProp <T>	create ( Область видимости , Операнд <T> var, Операнд <T> мс, Операнд <T> Mom, Операнд <T> lr, Операнд <T> rho, Операнд <T> импульс, Операнд <T> эпсилон, Операнд <T > град, варианты... варианты) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ApplyRmsProp.
Выход <Т>	вне () То же, что «вар».
статический ApplyRmsProp.Options	useLocking (логическое значение useLocking)

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.op.RawOp

последнее логическое значение	равно (Объект obj)
окончательный интервал	хэш-код ()
Операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну Operation .
последняя строка	нанизывать ()

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Из интерфейса org.tensorflow.op.Op

абстрактная среда выполнения	окружение () Верните среду выполнения, в которой была создана эта операция.
абстрактная операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну Operation .

Из интерфейса org.tensorflow.Operand

абстрактный вывод <T>	какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора.
абстрактная Т	асТензор () Возвращает тензор в этом операнде.
абстрактная форма	форма () Возвращает (возможно, частично известную) форму тензора, на который ссылается Output этого операнда.
абстрактный класс<T>	тип () Возвращает тензорный тип этого операнда

Из интерфейса org.tensorflow.ndarray.Shaped

абстрактный int	классифицировать ()
абстрактная форма	форма ()
абстрактный длинный	размер () Вычисляет и возвращает общий размер этого контейнера в количестве значений.

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «ApplyRMSProp»

Публичные методы

публичный вывод <T> asOutput ()

Возвращает символический дескриптор тензора.

Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.

public static ApplyRmsProp <T> create ( Область действия, Операнд <T> var, Операнд <T> мс, Операнд <T> Mom, Операнд <T> lr, Операнд <T> rho, Операнд <T> импульс, Операнд <T > эпсилон, Операнд <T> град, Опции... опции)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ApplyRmsProp.

Параметры

объем	текущий объем
вар	Должно быть из переменной().
РС	Должно быть из переменной().
мама	Должно быть из переменной().
лр	Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
ро	Скорость распада. Должно быть скаляр.
эпсилон	Риджовый термин. Должно быть скаляр.
выпускник	Градиент.
параметры	содержит значения необязательных атрибутов

Возврат

• новый экземпляр ApplyRmsProp

публичный вывод <T> out ()

То же, что «вар».

public static ApplyRmsProp.Options useLocking (логическое значение useLocking)

Параметры

использоватьLocking	Если «True», обновление тензоров var, ms и Mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.