एएमएसग्रैड

public class AMSGrad<Model: Differentiable & KeyPathIterable>: Optimizer
where
  Model.TangentVector: VectorProtocol & PointwiseMultiplicative & ElementaryFunctions
    & KeyPathIterable,
  Model.TangentVector.VectorSpaceScalar == Float

AMSGrad अनुकूलक।

यह एल्गोरिदम स्थानीय ऑप्टिमा के करीब होने पर बेहतर अभिसरण गुणों के साथ एडम का एक संशोधन है।

संदर्भ: "एडम और परे के अभिसरण पर"

  • घोषणा

    public typealias Model = Model
  • सीखने की दर.

    घोषणा

    public var learningRate: Float
  • ग्रेडिएंट्स के पहले और दूसरे क्षण की गणना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला गुणांक।

    घोषणा

    public var beta1: Float
  • ग्रेडिएंट्स के पहले और दूसरे क्षण की गणना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला गुणांक।

    घोषणा

    public var beta2: Float
  • संख्यात्मक स्थिरता में सुधार के लिए हर में एक छोटा अदिश जोड़ा गया।

    घोषणा

    public var epsilon: Float
  • सीखने की दर में गिरावट.

    घोषणा

    public var decay: Float
  • वर्तमान कदम.

    घोषणा

    public var step: Int
  • वज़न के पहले क्षण.

    घोषणा

    public var firstMoments: Model.TangentVector
  • वज़न के दूसरे क्षण.

    घोषणा

    public var secondMoments: Model.TangentVector
  • भार के दूसरे क्षणों की अधिकतमता।

    घोषणा

    public var secondMomentsMax: Model.TangentVector
  • घोषणा

    public init(
      for model: __shared Model,
      learningRate: Float = 1e-3,
      beta1: Float = 0.9,
      beta2: Float = 0.999,
      epsilon: Float = 1e-8,
      decay: Float = 0
    )
  • घोषणा

    public func update(_ model: inout Model, along direction: Model.TangentVector)
  • घोषणा

    public required init(copying other: AMSGrad, to device: Device)