lớp cuối cùng công khai CholeskyGrad
Tính toán gradient lan truyền ngược ở chế độ đảo ngược của thuật toán Cholesky.
Để biết giải thích, hãy xem "Sự khác biệt của thuật toán Cholesky" của Iain Murray http://arxiv.org/abs/1602.07527.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TNumber > CholeskyGrad <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Phiên bản đối xứng của df/dA . |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "CholeskyGrad"
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
tĩnh công khai CholeskyGrad <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <T> l, Toán hạng <T> grad)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động CholeskyGrad mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| tôi | Đầu ra của thuật toán Cholesky hàng loạt l = cholesky(A). Hình dạng là `[..., M, M]`. Thuật toán chỉ phụ thuộc vào phần tam giác dưới của ma trận trong cùng của tensor này. |
| tốt nghiệp | df/dl trong đó f là một hàm vô hướng nào đó. Hình dạng là `[..., M, M]`. Thuật toán chỉ phụ thuộc vào phần tam giác dưới của ma trận trong cùng của tensor này. |
Trả lại
- một phiên bản mới của CholeskyGrad