ResourceSparseApplyRmsProp

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सस्पार्सएप्लाईआरएमएसप्रॉप

RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

ध्यान दें कि इस एल्गोरिथ्म के सघन कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम अपडेट होंगे, भले ही ग्रेड शून्य हो, लेकिन इस विरल कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम उन पुनरावृत्तियों में अपडेट नहीं होंगे, जिनके दौरान ग्रेड शून्य है।

माध्य_वर्ग = क्षय * माध्य_वर्ग + (1-क्षय) * ग्रेडिएंट ** 2 डेल्टा = सीखने की दर * ग्रेडिएंट / वर्ग(मीन_स्क्वायर + एप्सिलॉन)

एमएस <- आरएचओ * एमएस_{टी-1} + (1-आरएचओ) * ग्रेड * ग्रेड माँ <- गति * माँ_{टी-1} + एलआर * ग्रेड / एसक्यूआरटी (एमएस + एप्सिलॉन) वर <- वर - माँ

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

रिसोर्सस्पार्सएप्लाईआरएमएसप्रॉप.ऑप्शंस

ResourceSparseApplyRmsProp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी

OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थैतिक <टी टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सस्पार्सएप्लाईआरएमएसप्रॉप	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> एमएस, ऑपरेंड <?> मॉम, ऑपरेंड <T> एलआर, ऑपरेंड <T> rho, ऑपरेंड <T> मोमेंटम, ऑपरेंड <T> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <T > ग्रेड, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सूचकांक, विकल्प... विकल्प) एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईआरएमएसप्रॉप ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईआरएमएसप्रॉप.ऑप्शंस	यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceSparseApplyRMSprop"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईआरएमएसप्रॉप क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> वर, ऑपरेंड <?> एमएस, ऑपरेंड <?> मॉम, ऑपरेंड <टी> एलआर, ऑपरेंड <टी> आरएचओ, ऑपरेंड <टी> मोमेंटम, ऑपरेंड <टी> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <टी> ग्रेड, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > इंडेक्स, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईआरएमएसप्रॉप ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
वर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एमएस	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
माँ	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एलआर	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
रो	क्षय दर। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एप्सिलॉन	रिज शब्द. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड	ढाल.
सूचकांक	var, ms और mom के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर।
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• resourceSparseApplyRmsProp का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyRmsProp.Options उपयोगलॉकिंग (बूलियन उपयोगलॉकिंग)

पैरामीटर

लॉकिंग का उपयोग करें	यदि `सही` है, तो संस्करण, एमएस और मॉम टेंसर का अद्यतन एक लॉक द्वारा सुरक्षित है; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।