AMS Grad

public class AMSGrad<Model: Differentiable & KeyPathIterable>: Optimizer
where
  Model.TangentVector: VectorProtocol & PointwiseMultiplicative & ElementaryFunctions
    & KeyPathIterable,
  Model.TangentVector.VectorSpaceScalar == Float

AMSGrad iyileştirici.

Bu algoritma, yerel optimuma yakın olduğunda daha iyi yakınsama özelliklerine sahip olan Adam'ın bir modifikasyonudur.

Referans: “Adem ve Ötesinin Yakınsaması Üzerine”

• Modeli
  beyan

  public typealias Model = Model

• öğrenme Oranı
  Öğrenme oranı.

  beyan

  public var learningRate: Float

• beta1
  Gradyanların birinci ve ikinci momentlerini hesaplamak için kullanılan bir katsayı.

  beyan

  public var beta1: Float

• beta2
  Gradyanların birinci ve ikinci momentlerini hesaplamak için kullanılan bir katsayı.

  beyan

  public var beta2: Float

• epsilon
  Sayısal kararlılığı artırmak için paydaya küçük bir skaler eklenir.

  beyan

  public var epsilon: Float

• çürümek
  Öğrenme hızının azalması.

  beyan

  public var decay: Float

• adım
  Geçerli adım.

  beyan

  public var step: Int

• ilkAnlar
  Ağırlıkların ilk anları.

  beyan

  public var firstMoments: Model.TangentVector

• ikinciAnlar
  Ağırlıkların ikinci anları.

  beyan

  public var secondMoments: Model.TangentVector

• ikinciMomentsMax
  Ağırlıkların ikinci anlarının maksimumu.

  beyan

  public var secondMomentsMax: Model.TangentVector

• init(for:learningRate:beta1:beta2:epsilon:decay :)
  beyan

  public init(
    for model: __shared Model,
    learningRate: Float = 1e-3,
    beta1: Float = 0.9,
    beta2: Float = 0.999,
    epsilon: Float = 1e-8,
    decay: Float = 0
  )

• güncelleme(_:birlikte :)
  beyan

  public func update(_ model: inout Model, along direction: Model.TangentVector)

• init(kopyalanıyor:to:)
  beyan

  public required init(copying other: AMSGrad, to device: Device)