SelfAdjointEig

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস SelfAdjointEig

স্ব-সংলগ্ন ম্যাট্রিক্সের একটি ব্যাচের eigen পচন গণনা করে

(দ্রষ্টব্য: শুধুমাত্র বাস্তব ইনপুট সমর্থিত)।

টেনসরের মধ্যে সবচেয়ে ভিতরের এন-বাই-এন ম্যাট্রিক্সের ইজেনভ্যালু এবং ইজেনভেক্টর গণনা করে যেমন টেনসর[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v [...,:,i], i=0...N-1 এর জন্য।

ধ্রুবক

স্ট্রিং

OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক <T TType প্রসারিত করে > SelfAdjointEig <T>	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> a, বুলিয়ান লোয়ার, লং ম্যাক্সআইটার, ফ্লোট এপসিলন) একটি নতুন SelfAdjointEig অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <T>	v () কলাম v[..., :, i] হল ইগেনভ্যালু w[..., i]-এর সাথে সম্পর্কিত স্বাভাবিক ইজেনভেক্টর।
আউটপুট <T>	w () ঊর্ধ্ব ক্রমে eigenvalues, প্রতিটি তার বহুগুণ অনুযায়ী পুনরাবৃত্তি হয়।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

org.tensorflow.op.RawOp ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশ কোড ()
অপারেশন	অপ () একটি একক Operation হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।
চূড়ান্ত স্ট্রিং	স্ট্রিং ()

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 ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.op.Op থেকে

বিমূর্ত মৃত্যুদন্ড পরিবেশ	env () এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন।
বিমূর্ত অপারেশন	অপ () একটি একক Operation হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "XlaSelfAdjointEig"

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক SelfAdjointEig <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> a, বুলিয়ান লোয়ার, লং ম্যাক্সআইটার, ফ্লোট এপসিলন)

একটি নতুন SelfAdjointEig অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
ক	ইনপুট টেনসর।
নিম্ন	একটি বুলিয়ান নির্দিষ্ট করে যে গণনাটি নিম্ন ত্রিভুজাকার অংশ বা উপরের ত্রিভুজাকার অংশ দিয়ে করা হয়।
maxIter	সর্বাধিক সংখ্যক সুইপ আপডেট, অর্থাৎ, নিম্নের প্যারামিটারের উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণ নিম্ন ত্রিভুজাকার অংশ বা উপরের ত্রিভুজাকার অংশ। হিউরিস্টিকভাবে, এটি যুক্তি দেওয়া হয়েছে যে অনুশীলনে আনুমানিক লগএন সুইপ প্রয়োজন (রেফঃ গোলুব এবং ভ্যান লোন "ম্যাট্রিক্স কম্পিউটেশন")।
epsilon	সহনশীলতা অনুপাত।

রিটার্নস

• SelfAdjointEig এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> v ()

কলাম v[..., :, i] হল ইগেনভ্যালু w[..., i]-এর সাথে সম্পর্কিত স্বাভাবিক ইজেনভেক্টর।

সর্বজনীন আউটপুট <T> w ()

ঊর্ধ্ব ক্রমে eigenvalues, প্রতিটি তার বহুগুণ অনুযায়ী পুনরাবৃত্তি হয়।