adamax 

public class AdaMax<Model: Differentiable & KeyPathIterable>: Optimizer
where
  Model.TangentVector: VectorProtocol & PointwiseMultiplicative & ElementaryFunctions
    & KeyPathIterable,
  Model.TangentVector.VectorSpaceScalar == Float

Optimizador AdaMax.

Una variante de Adán basada en la norma del infinito.

Referencia: Sección 7 de “Adam: un método para la optimización estocástica”

  • Declaración 

    public typealias Model = Model

  • La tasa de aprendizaje.

    Declaración 

    public var learningRate: Float

  • Tasa de caída utilizada para estimar el primer momento (media) de los gradientes.

    Declaración 

    public var beta1: Float

  • Tasa de caída utilizada para estimar la norma infinita ponderada exponencialmente.

    Declaración 

    public var beta2: Float

  • Un pequeño escalar agregado al denominador para mejorar la estabilidad numérica.

    Declaración 

    public var epsilon: Float

  • La tasa de aprendizaje decae.

    Declaración 

    public var decay: Float

  • El recuento de pasos.

    Declaración 

    public var step: Int

  • Los primeros momentos de las pesas.

    Declaración 

    public var firstMoments: Model.TangentVector

  • La norma infinita ponderada exponencialmente de los pesos.

    Declaración 

    public var infinityNorm: Model.TangentVector

  • Nota: Los parámetros predeterminados siguen los proporcionados en el documento.

    Declaración 

    public init(
  for model: __shared Model,
  learningRate: Float = 0.002,
  beta1: Float = 0.9,
  beta2: Float = 0.999,
  epsilon: Float = 1e-8,
  decay: Float = 0
)

  • Declaración 

    public func update(_ model: inout Model, along direction: Model.TangentVector)

  • Declaración 

    public required init(copying other: AdaMax, to device: Device)