ResourceApplyAddSign

পাবলিক চূড়ান্ত ক্লাস ResourceApplyAddSign

AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g আপডেট <- (alpha + sign_decay * sign(g) *sign(m)) * g ভেরিয়েবল <- পরিবর্তনশীল - lr_t * আপডেট

ক্লাস ResourceApplyAddSign.Options ResourceApplyAddSign এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

static <T TType > ResourceApplyAddSign প্রসারিত করে

একটি নতুন ResourceApplyAddSign অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

ইউজ লকিং (বুলিয়ান ইউজ লকিং)

org.tensorflow.op.RawOp ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশ কোড ()
অপারেশন	অপ () একটি একক `Operation` হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।
চূড়ান্ত স্ট্রিং	স্ট্রিং ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

ইন্টারফেস org.tensorflow.op.Op থেকে

বিমূর্ত মৃত্যুদন্ড পরিবেশ	env () এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন।
বিমূর্ত অপারেশন	অপ () একটি একক `Operation` হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।

ধ্রুবক

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "ResourceApplyAddSign"

একটি নতুন ResourceApplyAddSign অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
var	একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
মি	একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
lr	স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
আলফা	একটি স্কেলার হতে হবে।
সাইন ক্ষয়	একটি স্কেলার হতে হবে।
বিটা	একটি স্কেলার হতে হবে।
স্নাতক	গ্রেডিয়েন্ট।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

লকিং ব্যবহার করুন	যদি `True` হয়, var এবং m টেনসর আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।