tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Actualizar '*var' según el algoritmo RMSProp.

Resumen

Tenga en cuenta que en la implementación densa de este algoritmo, ms y mom se actualizarán incluso si grad es cero, pero en esta implementación dispersa, ms y mom no se actualizarán en las iteraciones durante las cuales grad sea cero.

media_cuadrada = decaimiento * media_cuadrada + (1-decaimiento) * gradiente ** 2 Delta = tasa_aprendizaje * gradiente / sqrt(media_cuadrada + épsilon)

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

Argumentos:

  • ámbito: Un objeto de ámbito
  • var: Debe provenir de una Variable().
  • ms: Debe provenir de una Variable().
  • mamá: Debe provenir de una Variable().
  • lr: Factor de escala. Debe ser un escalar.
  • rho: Tasa de decaimiento. Debe ser un escalar.
  • épsilon: Término de cresta. Debe ser un escalar.
  • grad: El gradiente.
  • índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var, ms y mom.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • use_locking: Si True , la actualización de los tensores var, ms y mom está protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento es indefinido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

Constructores y destructores

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)

Atributos públicos

operation
out

Funciones públicas

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

funciones estáticas públicas

UseLocking (bool x)

Estructuras

tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp:: Attrs

Configuradores de atributos opcionales para SparseApplyRMSProp .

Atributos públicos

operación 

Operation operation

afuera 

::tensorflow::Output out

Funciones públicas

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
)

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Salida 

 operator::tensorflow::Output() const

funciones estáticas públicas

Usar bloqueo 

Attrs UseLocking(
  bool x
)