RMSProp

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

Un ottimizzatore RMSProp.

Implementa l'algoritmo di ottimizzazione RMSProp. RMSProp è una forma di discesa del gradiente stocastica in cui i gradienti sono divisi per una media corrente della loro grandezza recente. RMSProp mantiene una media mobile del gradiente quadrato per ciascun peso.

Riferimenti:

• "Lezione 6.5 - rmsprop: dividere il gradiente per una media progressiva della sua grandezza recente" (Tieleman e Hinton, 2012)
• "Generazione di sequenze con reti neurali ricorrenti" (Graves, 2013)

• Modello
  Dichiarazione

  public typealias Model = Model

• tasso di apprendimento
  Il tasso di apprendimento.

  Dichiarazione

  public var learningRate: Float

• Rho
  Il fattore di decadimento della media mobile del gradiente.

  Dichiarazione

  public var rho: Float

• epsilon
  Un piccolo scalare aggiunto al denominatore per migliorare la stabilità numerica.

  Dichiarazione

  public var epsilon: Float

• decadimento
  Il decadimento del tasso di apprendimento.

  Dichiarazione

  public var decay: Float

• fare un passo
  Il conteggio dei passi.

  Dichiarazione

  public var step: Float

• alfa
  I valori alfa per tutte le variabili differenziabili del modello.

  Dichiarazione

  public var alpha: Model.TangentVector

• init(for:learningRate:rho:epsilon:decay:)
  Crea un'istanza per model .

  Dichiarazione

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

  Parametri

  learningRate	Il tasso di apprendimento. Il valore predefinito è 1e-3 .
  rho	Il fattore di decadimento della media mobile del gradiente. Il valore predefinito è 0.9 .
  epsilon	Un piccolo scalare aggiunto al denominatore per migliorare la stabilità numerica. Il valore predefinito è 1e-8 .
  decay	Il decadimento del tasso di apprendimento. Il valore predefinito è 0 .

• aggiornamento(_:insieme:)
  Dichiarazione

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

• init(copia:in:)
  Dichiarazione

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