CholeskyGrad

lớp cuối cùng công khai CholeskyGrad

Tính toán gradient lan truyền ngược ở chế độ đảo ngược của thuật toán Cholesky.

Để biết giải thích, hãy xem "Sự khác biệt của thuật toán Cholesky" của Iain Murray http://arxiv.org/abs/1602.07527.

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
tĩnh <T mở rộng TNumber > CholeskyGrad <T>
tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> l, Toán hạng <T> cấp độ)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động CholeskyGrad mới.
Đầu ra <T>
đầu ra ()
Phiên bản đối xứng của df/dA .

Phương pháp kế thừa

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "CholeskyGrad"

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <T> asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

tĩnh công khai CholeskyGrad <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <T> l, Toán hạng <T> grad)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động CholeskyGrad mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
tôi Đầu ra của thuật toán Cholesky hàng loạt l = cholesky(A). Hình dạng là `[..., M, M]`. Thuật toán chỉ phụ thuộc vào phần tam giác dưới của ma trận trong cùng của tensor này.
tốt nghiệp df/dl trong đó f là một hàm vô hướng nào đó. Hình dạng là `[..., M, M]`. Thuật toán chỉ phụ thuộc vào phần tam giác dưới của ma trận trong cùng của tensor này.
Trả lại
  • một phiên bản mới của CholeskyGrad

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()

Phiên bản đối xứng của df/dA . Hình dạng là `[..., M, M]`