ResourceApplyRmsProp
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
মনে রাখবেন যে এই অ্যালগরিদমের ঘন বাস্তবায়নে, গ্র্যাড শূন্য হলেও ms এবং mom আপডেট হবে, কিন্তু এই স্পার্স বাস্তবায়নে, ms এবং mom পুনরাবৃত্তিতে আপডেট হবে না যার সময় গ্র্যাড শূন্য।
গড়_বর্গ = ক্ষয় * গড়_বর্গ + (1-ক্ষয়) * গ্রেডিয়েন্ট ** 2 ডেল্টা = লার্নিং_রেট * গ্রেডিয়েন্ট / sqrt (মান_বর্গ + এপসিলন)
ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - মা
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে | বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
| চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
| int | হ্যাশ কোড () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
| স্ট্রিং | স্ট্রিং () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "ResourceApplyRMSProp"
পাবলিক পদ্ধতি
একটি নতুন ResourceApplyRmsProp অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|
| var | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
|---|
| মাইক্রোসফট | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
|---|
| মা | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
|---|
| lr | স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে। |
|---|
| rho | ক্ষয় হার. একটি স্কেলার হতে হবে। |
|---|
| epsilon | রিজ শব্দ। একটি স্কেলার হতে হবে। |
|---|
| স্নাতক | গ্রেডিয়েন্ট। |
|---|
| বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
|---|
রিটার্নস
- ResourceApplyRmsProp এর একটি নতুন উদাহরণ
পরামিতি
| লকিং ব্যবহার করুন | যদি `True` হয়, var, ms, এবং mom tensors এর আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে। |
|---|
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# ResourceApplyRmsProp\n\npublic final class **ResourceApplyRmsProp** \nUpdate '\\*var' according to the RMSProp algorithm.\n\n\nNote that in dense implementation of this algorithm, ms and mom will\nupdate even if the grad is zero, but in this sparse implementation, ms\nand mom will not update in iterations during which the grad is zero.\n\n\nmean_square = decay \\* mean_square + (1-decay) \\* gradient \\*\\* 2\nDelta = learning_rate \\* gradient / sqrt(mean_square + epsilon)\n\n\nms \\\u003c- rho \\* ms_{t-1} + (1-rho) \\* grad \\* grad\nmom \\\u003c- momentum \\* mom_{t-1} + lr \\* grad / sqrt(ms + epsilon)\nvar \\\u003c- var - mom\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Nested Classes\n\n|-------|---|---|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| class | [ResourceApplyRmsProp.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp.Options) || Optional attributes for [ResourceApplyRmsProp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp) |\n\n### Constants\n\n|--------|------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| static \\\u003cT extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e [ResourceApplyRmsProp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp) | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003c?\u003e, org.tensorflow.Operand\u003c?\u003e, org.tensorflow.Operand\u003c?\u003e, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.op.train.ResourceApplyRmsProp.Options...))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c?\\\u003e var, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c?\\\u003e ms, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c?\\\u003e mom, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e lr, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e rho, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e momentum, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e epsilon, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e grad, [Options...](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp.Options) options) Factory method to create a class wrapping a new ResourceApplyRmsProp operation. |\n| static [ResourceApplyRmsProp.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp.Options) | [useLocking](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp#useLocking(java.lang.Boolean))(Boolean useLocking) |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"ResourceApplyRMSProp\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public static [ResourceApplyRmsProp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp)\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c?\\\u003e var, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c?\\\u003e ms, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c?\\\u003e mom, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e lr, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e rho, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e momentum, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e epsilon, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e grad, [Options...](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp.Options) options)\n\nFactory method to create a class wrapping a new ResourceApplyRmsProp operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| var | Should be from a Variable(). |\n| ms | Should be from a Variable(). |\n| mom | Should be from a Variable(). |\n| lr | Scaling factor. Must be a scalar. |\n| rho | Decay rate. Must be a scalar. |\n| epsilon | Ridge term. Must be a scalar. |\n| grad | The gradient. |\n| options | carries optional attributes values |\n|---------|------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of ResourceApplyRmsProp \n\n#### public static [ResourceApplyRmsProp.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/train/ResourceApplyRmsProp.Options)\n**useLocking**\n(Boolean useLocking)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| useLocking | If \\`True\\`, updating of the var, ms, and mom tensors is protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention. |\n|------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|"]]
