SparseApplyProximalGradientDescent

SparseApplyProximalGradientDescent public final class

Actualización dispersa '* var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.

Esto es para las filas que hemos Grad para, actualizamos var de la siguiente manera: $$prox_v = var - alpha grad$$$$var = sign(prox_v)/(1+alphal2) max{|prox_v|-alphal1,0}$$

Clases anidadas

clase SparseApplyProximalGradientDescent.Options Los atributos opcionales para SparseApplyProximalGradientDescent

Constantes

Cuerda OP_NAME El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estática <T se extiende Ttype > SparseApplyProximalGradientDescent <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> var, operando <T> alfa, operando <T> L1, operando <T> L2, operando <T> graduado, operando <? extiende TNumber > índices, opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SparseApplyProximalGradientDescent.
Salida <T>
fuera ()
Igual que "var".
estáticas SparseApplyProximalGradientDescent.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Métodos heredados

Constantes

OP_NAME pública final static String

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Valor constante: "SparseApplyProximalGradientDescent"

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static SparseApplyProximalGradientDescent <T> Crear ( Alcance alcance, operando <T> var, operando <T> alfa, operando <T> L1, operando <T> L2, operando <T> graduado, operando <? extiende TNumber > índices, opciones ... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SparseApplyProximalGradientDescent.

Parámetros
alcance alcance actual
var Debe ser de una variable ().
alfa Factor de escala. Debe ser un escalar.
l1 Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2 Regularización L2. Debe ser un escalar.
graduado El gradiente.
índices Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de SparseApplyProximalGradientDescent

pública de salida <T> a cabo ()

Igual que "var".

estáticas pública SparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (booleano useLocking)

Parámetros
useLocking Si es Verdadero, la resta estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.