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ApplyRmsProp

सार्वजनिक अंतिम कक्षा ApplyRmsProp

RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

ध्यान दें कि इस एल्गोरिथ्म के सघन कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम अपडेट होंगे, भले ही ग्रेड शून्य हो, लेकिन इस विरल कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम उन पुनरावृत्तियों में अपडेट नहीं होंगे, जिनके दौरान ग्रेड शून्य है।

माध्य_वर्ग = क्षय * माध्य_वर्ग + (1-क्षय) * ग्रेडिएंट ** 2 डेल्टा = सीखने की दर * ग्रेडिएंट / वर्ग(मीन_स्क्वायर + एप्सिलॉन)

एमएस <- आरएचओ * एमएस_{टी-1} + (1-आरएचओ) * ग्रेड * ग्रेड माँ <- गति * माँ_{टी-1} + एलआर * ग्रेड / एसक्यूआरटी (एमएस + एप्सिलॉन) वर <- वर - माँ

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा ApplyRmsProp.विकल्प ApplyRmsProp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > ApplyRmsProp <T>	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> var, ऑपरेंड <T> एमएस, ऑपरेंड <T> मॉम, ऑपरेंड <T> एलआर, ऑपरेंड <T> rho, ऑपरेंड <T> मोमेंटम, ऑपरेंड <T> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <T > स्नातक, विकल्प... विकल्प) एक नए ApplyRmsProp ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>	बाहर () "var" के समान।
स्थिर ApplyRmsProp.Options	यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।

इंटरफ़ेस org.tensorflow.Operand से

सार आउटपुट <टी>	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
सार टी	एस्टेंसर () इस ऑपरेंड पर टेंसर लौटाता है।
अमूर्त आकार	आकार () इस ऑपरेंड के `Output` द्वारा निर्दिष्ट टेंसर का (संभवतः आंशिक रूप से ज्ञात) आकार लौटाता है।
सार वर्ग<T>	प्रकार () इस ऑपरेंड का टेंसर प्रकार लौटाता है

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.ndarray.Shaped

सार इंट	पद ()
अमूर्त आकार	आकार ()
अमूर्त लंबा	आकार () इस कंटेनर के कुल आकार की गणना करता है और मानों की संख्या में लौटाता है।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ApplyRMSProp"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक ApplyRmsProp <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> var, ऑपरेंड <T> एमएस, ऑपरेंड <T> मॉम, ऑपरेंड <T> एलआर, ऑपरेंड <T> rho, ऑपरेंड <T> मोमेंटम, ऑपरेंड <T > एप्सिलॉन, ऑपरेंड <टी> ग्रेड, विकल्प... विकल्प)

एक नए ApplyRmsProp ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
वर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एमएस	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
माँ	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एलआर	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
रो	क्षय दर। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एप्सिलॉन	रिज शब्द. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड	ढाल.
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

ApplyRmsProp का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउट ()

"var" के समान।

सार्वजनिक स्थैतिक ApplyRmsProp.Options यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

पैरामीटर

लॉकिंग का उपयोग करें	यदि `सही` है, तो संस्करण, एमएस और मॉम टेंसर का अद्यतन एक लॉक द्वारा सुरक्षित है; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।