tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp.

ملخص

لاحظ أنه في التنفيذ الكثيف لهذه الخوارزمية، سيتم تحديث ms و mom حتى لو كان التدرج صفرًا، ولكن في هذا التنفيذ المتفرق، لن يتم تحديث ms و mom في التكرارات التي يكون فيها التدرج صفرًا.

المتوسط ​​التربيعي = معدل التضاؤل ​​* المتوسط ​​التربيعي + (1- معدل التضاؤل) * التدرج ** 2 دلتا = معدل التعلم * التدرج / جذر(المتوسط ​​التربيعي + إبسيلون)

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

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • var: يجب أن يكون من نوع Variable().
  • ms: يجب أن يكون من متغير ().
  • الأم: يجب أن يكون من متغير ().
  • lr: عامل القياس. يجب أن يكون قيمة عددية.
  • rho: معدل الاضمحلال. يجب أن يكون قيمة عددية.
  • إبسيلون: مصطلح الحافة. ​​يجب أن يكون كمية قياسية.
  • grad: التدرج.
  • المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من var و ms و mom.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • استخدام القفل: إذا كانت True ، فإن تحديث موترات var و ms و mom محمي بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يُظهر تنازعًا أقل.

المرتجعات:

  • Output : نفس الناتج "var".

البناة والمدمرون

SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices)
SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs)

السمات العامة

operation
out

الوظائف العامة

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

الدوال الثابتة العامة

UseLocking (bool x)

الهياكل

tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp:: Attrs

أدوات تعيين السمات الاختيارية لـ SparseApplyRMSProp .

السمات العامة

عملية 

Operation operation

خارج 

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

SparseApplyRMSProp 

 SparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

SparseApplyRMSProp 

 SparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

العقدة 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

الدوال الثابتة العامة

قفل الاستخدام 

Attrs UseLocking(
  bool x
)