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Simposio WiML 2023.
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Clases
| AdaDelta | Optimizador que implementa el algoritmo Adadelta. |
| AdaGrad | Optimizador que implementa el algoritmo Adagrad. |
| AdaGradDA | Optimizador que implementa el algoritmo Adagrad Dual-Averaging. |
| Adán | Optimizador que implementa el algoritmo de Adam. |
| Adamax | Optimizador que implementa el algoritmo Adamax. |
| Ftrl | Optimizador que implementa el algoritmo FTRL. |
| Descenso de gradiente | Optimizador de descenso de gradiente estocástico básico. |
| Impulso | Descenso de gradiente estocástico más impulso, ya sea nesterov o tradicional. |
| Nadam | Nadam Optimizer que implementa el algoritmo NAdam. |
| Optimizador | Clase base para optimizadores de gradiente. |
| Optimizer.GradAndVar <T extiende TType > | Una clase que contiene un gradiente y una variable emparejados. |
| Optimizador.Opciones | Atributos opcionales para Optimizer |
| RMSProp | Optimizador que implementa el algoritmo RMSProp. |
Enumeraciones
| Optimizadores | Enumerador utilizado para crear un nuevo Optimizador con parámetros predeterminados. |
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Última actualización: 2021-04-01 (UTC)
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