SparseApplyRmsProp

classe final pública SparseApplyRmsProp

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Observe que na implementação densa desse algoritmo, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, ms e mom não serão atualizados em iterações durante as quais o grad for zero.

quadrado_médio = decaimento * quadrado_médio + (1-decaimento) * gradiente ** 2 Delta = taxa de aprendizagem * gradiente / sqrt (quadrado_médio + épsilon)

$$ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad$$$$mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon)$$$$var <- var - mom$$

Classes aninhadas

aula SparseApplyRmsProp.Options Atributos opcionais para SparseApplyRmsProp

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
estático <T estende TType > SparseApplyRmsProp <T>	create ( Escopo , Operando <T> var, Operando <T> ms, Operando <T> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T> epsilon, Operando <T > grad, Operando <? estende TNumber > índices, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseApplyRmsProp.
Saída <T>	fora () O mesmo que "var".
SparseApplyRmsProp.Options estático	useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .
sequência final	para sequenciar ()

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.op.Op

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .

Da interface org.tensorflow.Operand

saída abstrata <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
abstrato T	comoTensor () Retorna o tensor neste operando.
forma abstrata	forma () Retorna a forma (possivelmente parcialmente conhecida) do tensor referido pela `Output` deste operando.
Classe abstrata<T>	tipo () Retorna o tipo de tensor deste operando

Da interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrato int	classificação ()
forma abstrata	forma ()
abstrato longo	tamanho () Calcula e retorna o tamanho total deste contêiner, em número de valores.

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor Constante: "SparseApplyRMSProp"

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static SparseApplyRmsProp <T> create ( Escopo escopo , Operando <T> var, Operando <T> ms, Operando <T> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T > épsilon, Operando <T> grad, Operando <?estende TNumber > índices, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseApplyRmsProp.

Parâmetros

escopo	escopo atual
var	Deve ser de uma variável().
EM	Deve ser de uma variável().
mãe	Deve ser de uma variável().
lr	Fator de escala. Deve ser um escalar.
ró	Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
épsilon	Termo de cume. Deve ser um escalar.
graduado	O gradiente.
índices	Um vetor de índices na primeira dimensão de var, ms e mom.
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

uma nova instância de SparseApplyRmsProp

Saída pública <T> out ()

O mesmo que "var".

public static SparseApplyRmsProp.Options useLocking (booleano useLocking)

Parâmetros

useLocking	Se `True`, a atualização dos tensores var, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.