Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Adam
bookmark_border Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

kamu sınıfı Adam

Adam algoritmasını uygulayan optimizer.

Adam optimizasyonu, birinci dereceden ve ikinci dereceden momentlerin uyarlanabilir tahminine dayanan stokastik bir gradyan iniş yöntemidir.

Kingma ve diğerleri, 2014'e göre yöntem "hesaplama açısından verimlidir, çok az bellek gereksinimi vardır, gradyanların çapraz yeniden ölçeklendirilmesinde değişmezdir ve veri/parametreler açısından büyük problemler için çok uygundur".

@bkz. Kingma ve diğerleri, 2014, Adam: Stokastik Optimizasyon İçin Bir Yöntem .

Sabitler

batmadan yüzmek	BETA_ONE_DEFAULT
batmadan yüzmek	BETA_TWO_DEFAULT
batmadan yüzmek	EPSILON_DEFAULT
Sicim	İLK AN
batmadan yüzmek	LEARNING_RATE_DEFAULT
Sicim	SECOND_MOMENT

Devralınan Sabitler

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer sınıfından

Sicim DEĞİŞKEN_V2

Kamu İnşaatçıları

	Adem ( Grafik grafiği) Bir Adam optimize edici oluşturur
	Adam ( Grafik grafiği, kayan öğrenme oranı) Bir Adam optimize edici oluşturur
	Adam ( Grafik grafiği, float öğrenme Oranı, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Bir Adam optimize edici oluşturur
	Adam ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Oranı) Bir Adam optimize edici oluşturur
	Adam ( Grafik grafiği, Dize adı, float öğrenme Oranı, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Bir Adam optimize edici oluşturur

Genel Yöntemler

static <T TType'ı genişletir > Op	createAdamMinimize ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> kaybı, kayan öğrenme Oranı, kayan betaOne, kayan betaTwo, kayan epsilon, Seçenekler... seçenekler) Kaybı en aza indiren Operasyonu oluşturur
Sicim	getOptimizerName () Optimize edicinin Adını alın.
Sicim	toString ()

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer sınıfından

Operasyon	ApplyGradients (Liste< GradAndVar <?, TType >> gradsAndVars, Dize adını genişletir) Değişkenlere degradeler uygular
<T extends TType > Listele< GradAndVar <?>>	computeGradients ( İşlenen <?> kaybı) Kayıp işlenenine göre gradyanları hesaplar.
statik Dize	createName ( Output <? extends TType > değişken, String slotName) Bir değişken adı ile yuva adını birleştirerek bir ad oluşturur
soyut Dize	getOptimizerName () Optimize edicinin Adını alın.
<T TType'ı genişletir > İsteğe bağlı< Değişken <T>>	getSlot ( Output <T> var, String slotName) Belirtilen değişken ve yuva adıyla ilişkili yuvayı alır.
son Operasyonlar	getTF () Optimizer'ın Ops örneğini alır
Operasyon	en aza indir ( İşlenen <?> kaybı) Değişkenleri güncelleyerek kaybı en aza indirir
Operasyon	simge durumuna küçült ( İşlenen <?> kaybı, Dize adı) Değişkenleri güncelleyerek kaybı en aza indirir

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

Sabitler

genel statik son kayan nokta BETA_ONE_DEFAULT

Sabit Değer: 0,9

genel statik son kayan nokta BETA_TWO_DEFAULT

Sabit Değer: 0,999

genel statik son kayan nokta EPSILON_DEFAULT

Sabit Değer: 1.0E-8

genel statik son Dize FIRST_MOMENT

Sabit Değer: "m"

genel statik son kayan nokta LEARNING_RATE_DEFAULT

Sabit Değer: 0,001