공개 최종 수업 CholeskyGrad
Cholesky 알고리즘의 역방향 역전파 기울기를 계산합니다.
설명은 Iain Murray http://arxiv.org/abs/1602.07527의 "Cholesky 알고리즘 차별화"를 참조하세요.
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 TNumber를 확장합니다. > CholeskyGrad <T> | |
| 출력 <T> | 출력 () df/dA의 대칭 버전. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "CholeskyGrad"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 CholeskyGrad <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> l, 피연산자 <T> grad)
새로운 CholeskyGrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 엘 | 배치 Cholesky 알고리즘의 출력 l = cholesky(A). 모양은 `[..., M, M]`입니다. 알고리즘은 이 텐서의 가장 안쪽 행렬의 하부 삼각 부분에만 의존합니다. |
| 졸업생 | df/dl 여기서 f는 스칼라 함수입니다. 모양은 `[..., M, M]`입니다. 알고리즘은 이 텐서의 가장 안쪽 행렬의 하부 삼각 부분에만 의존합니다. |
보고
- CholeskyGrad의 새로운 인스턴스