'*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 | SparseApplyRmsProp.Options | SparseApplyRmsPropiçin isteğe bağlı özellikler | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı | 
Genel Yöntemler
| Çıkış <T> |  Çıkış olarak ()  Tensörün sembolik tutamacını döndürür. | 
| static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyRmsProp <T> |  create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> ms, İşlenen <T> 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 SparseApplyRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. | 
| Çıkış <T> |  dışarı ()  "Var" ile aynı. | 
| statik SparseApplyRmsProp.Options |  useLocking (Boolean useLocking)  | 
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static SparseApplyRmsProp <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> ms, İşlenen <T> anne, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> momentumu, İşlenen <T > epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam | 
|---|---|
| var | Bir Variable()'dan olmalıdır. | 
| Bayan | Bir Variable()'dan olmalıdır. | 
| anne | Bir Variable()'dan olmalıdır. | 
| IR | Ölçeklendirme 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 | 
İade
- SparseApplyRmsProp'un yeni bir örneği
public static SparseApplyRmsProp.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
| KullanımKilitleme | 'True' ise var, ms ve mom tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. | 
|---|