ML Topluluk Günü 9 Kasım! TensorFlow, JAX güncellemeler için bize katılın ve daha fazla bilgi edinin

tensorflow :: ops :: Seyrek UygulaRMSProp

#include <training_ops.h>

RMSProp algoritmasına göre '* var'ı güncelleyin.

Özet

Bu algoritmanın yoğun uygulamasında, derecelendirme sıfır olsa bile ms ve anne güncellenecek, ancak bu seyrek uygulamada, ms ve anne derecelendirmenin sıfır olduğu yinelemelerde güncellenmeyecektir.

ortalama_kare = bozunma * ortalama_kare + (1-bozunma) * gradyan ** 2 Delta = öğrenme_ hızı * gradyan / sqrt (ortalama_kare + epsilon)

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

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • var: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
  • ms: Bir Değişkenden () olmalıdır.
  • anne: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
  • lr: Ölçekleme faktörü. Skaler olmalı.
  • rho: Bozunma oranı. Skaler olmalı.
  • epsilon: Ridge terimi. Skaler olmalı.
  • grad: Gradyan.
  • indisler: var, ms ve mom'in ilk boyutuna bir indis vektörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • use_locking: True ise, var, ms ve mom tensörlerin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
out

Kamusal işlevler

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

Genel statik işlevler

UseLocking (bool x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs

SparseApplyRMSProp için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

dışarı

::tensorflow::Output out

Kamusal işlevler

Seyrek UygulaRMSProp

 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
)

Seyrek UygulaRMSProp

 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
)

düğüm

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Girdi

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const 

Genel statik işlevler

Kullanım Kilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)