ResourceSparseApplyRmsProp

genel son sınıf ResourceSparseApplyRmsProp

'*var'ı RMSProp algoritmasına göre güncelleyin.

Bu algoritmanın yoğun uygulanmasında ms ve mom'in derece sıfır olsa bile güncelleneceğini, ancak bu seyrek uygulamada ms ve mom'in derecenin sıfır olduğu yinelemelerde güncellenmeyeceğini unutmayın.

ortalama_kare = bozunma * ortalama_kare + (1-bozunma) * gradyan ** 2 Delta = öğrenme_oranı * gradyan / sqrt(ortalama_kare + epsilon)

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

İç İçe Sınıflar

sınıf ResourceSparseApplyRmsProp.Options ResourceSparseApplyRmsProp için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceSparseApplyRmsProp
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> ms, İşlenen <?> anne, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> momentum, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceSparseApplyRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceSparseApplyRmsProp.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceSparseApplyRMSProp"

Genel Yöntemler

public static ResourceSparseApplyRmsProp create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> ms, İşlenen <?> anne, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> momentum, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceSparseApplyRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
Hanım Bir Variable()'dan olmalıdır.
anne Bir Variable()'dan olmalıdır.
IR Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
ro Çürüme oranı. Bir skaler olmalı.
epsilon Ridge terimi. Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
endeksler var, ms ve mom'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ResourceSparseApplyRmsProp'un yeni bir örneği

public static ResourceSparseApplyRmsProp.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme 'Doğru' ise var, ms ve mom tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.