آداماكس

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

محسن AdaMax.

نوع مختلف من آدم يعتمد على قاعدة اللانهاية.

المرجع: القسم 7 من "آدم - طريقة للتحسين العشوائي"

• نموذج
  تصريح

  public typealias Model = Model

• LearningRate
  معدل التعلم.

  تصريح

  public var learningRate: Float

• بيتا1
  معدل الاضمحلال يستخدم لتقدير اللحظة الأولى (المتوسط) للتدرجات.

  تصريح

  public var beta1: Float

• بيتا2
  معدل الاضمحلال يستخدم لتقدير قاعدة اللانهاية المرجحة أضعافا مضاعفة.

  تصريح

  public var beta2: Float

• إبسيلون
  كمية صغيرة تضاف إلى المقام لتحسين الاستقرار العددي.

  تصريح

  public var epsilon: Float

• فساد
  انخفاض معدل التعلم.

  تصريح

  public var decay: Float

• خطوة
  عدد الخطوات.

  تصريح

  public var step: Int

• com.firstMoments
  اللحظات الأولى للأوزان.

  تصريح

  public var firstMoments: Model.TangentVector

• infinityNorm
  قاعدة اللانهاية المرجحة أضعافا مضاعفة للأوزان.

  تصريح

  public var infinityNorm: Model.TangentVector

• الحرف الأول (لـ:learningRate:beta1:beta2:epsilon:decay :)
  ملاحظة: تتبع المعلمات الافتراضية تلك الواردة في الورقة.

  تصريح

  public init(
    for model: __shared Model,
    learningRate: Float = 0.002,
    beta1: Float = 0.9,
    beta2: Float = 0.999,
    epsilon: Float = 1e-8,
    decay: Float = 0
  )

• التحديث(_:على طول :)
  تصريح

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

• الحرف الأول (النسخ: إلى :)
  تصريح

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