パブリック最終クラスCholeskyGrad
コレスキー アルゴリズムの逆伝搬モードの逆伝播勾配を計算します。
説明については、Iain Murray による「Differentiation of the Cholesky アルゴリズム」http://arxiv.org/abs/1602.07527 を参照してください。
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| static <T extends TNumber > CholeskyGrad <T> | |
| 出力<T> | 出力() df/dA の対称バージョン。 |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "CholeskyGrad"
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static CholeskyGrad <T> create (スコープscope、オペランド<T> l、オペランド<T> grad)
新しい CholeskyGrad オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 私 | バッチコレスキーアルゴリズムの出力 l = cholesky(A)。形状は「[..., M, M]」です。アルゴリズムは、このテンソルの最も内側の行列の下三角部分にのみ依存します。 |
| 卒業生 | df/dl ここで、f はスカラー関数です。形状は「[..., M, M]」です。アルゴリズムは、このテンソルの最も内側の行列の下三角部分にのみ依存します。 |
戻り値
- CholeskyGrad の新しいインスタンス