tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp

Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Résumé

Notez que dans l'implémentation dense de cet algorithme, ms et mom seront mis à jour même si le gradient est nul, mais dans cette implémentation clairsemée, ms et mom ne seront pas mis à jour lors des itérations pendant lesquelles le gradient est nul.

moyenne_carrée = décroissance * moyenne_carrée + (1-décroissance) * gradient ** 2 Delta = taux_apprentissage * gradient / sqrt(moyenne_carrée + epsilon)

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

Arguments :

• portée : un objet Scope
• var : Doit provenir d'une Variable().
• ms : Devrait provenir d’une variable().
• maman : Devrait provenir d'une variable().
• lr : Facteur d’échelle. Doit être un scalaire.
• rho : Taux de décroissance. Doit être un scalaire.
• epsilon : Terme de crête. Doit être un scalaire.
• grad : Le gradient.
• indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var, ms et mom.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• use_locking : Si True , la mise à jour des tenseurs var, ms et mom est protégée par un verrou ; sinon, le comportement est indéfini, mais peut présenter moins de contention.

Retours :

• l' Operation créée

attributs publics

Operation operation

 ResourceSparseApplyRMSProp(
  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
)

 ResourceSparseApplyRMSProp(
  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 ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)