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SparseApplyRmsProp

SparseApplyRmsProp classe final pública

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

Observe que na implementação densa deste 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.

média_quadrada = decadência * média_quadrada + (1-decadência) * gradiente ** 2 Delta = taxa_de_prendizagem * gradiente / quadrada (média_quadrada + 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

classe SparseApplyRmsProp.Options Atributos opcionais para SparseApplyRmsProp

Constantes

Fragmento OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

Output <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
estática <T estende TType > SparseApplyRmsProp <T>	criar ( Scope escopo, Operando <T> var, Operando <T> ms, Operando <T> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> ró, Operando <T> impulso, Operando <T> epsilon, Operando <T > grad, Operando <? estende TNumber > índices, Options ... opções) Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseApplyRmsProp.
Output <T>	a () O mesmo que "var".
estáticos SparseApplyRmsProp.Options	useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

De classe org.tensorflow.op.RawOp

final booleano	é igual a (obj Object)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .
corda final	toString ()

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Fragmento	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

A partir da interface org.tensorflow.op.Op

abstrato ExecutionEnvironment	env () Retorne o ambiente de execução em que este op foi criado.
abstrato Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .

A partir da interface org.tensorflow.Operand

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

A partir da interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

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

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "SparseApplyRMSProp"

Métodos Públicos

pública Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para as 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 ( Scope escopo, Operando <T> var, Operando <T> ms, Operando <T> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> ró, Operando <T> impulso, Operando <T > epsilon, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Options ... opções)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseApplyRmsProp.

Parâmetros

alcance	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.
rho	Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
épsilon	Termo de cume. Deve ser um escalar.
grad	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

pública Output <T> out ()

O mesmo que "var".

public static SparseApplyRmsProp.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parâmetros

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