tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Краткое описание

Обратите внимание, что в плотном варианте реализации этого алгоритма ms и mom будут обновляться даже если grad равен нулю, но в этом разреженном варианте ms и mom не будут обновляться в итерациях, в которых grad равен нулю.

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 Delta = learning_rate * gradient / sqrt(mean_square + epsilon)

ms

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должен быть из Variable().
• ms: Должен быть из Variable().
• mom: Должен быть из Variable().
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• rho: Скорость затухания. Должен быть скаляром.
• epsilon: Слагаемое Риджа. Должен быть скаляром.
• grad: Градиент.
• indices: Вектор индексов в первом измерении var, ms и mom.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, обновление тензоров var, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшим конфликтом.

Возвращает:

• созданный Operation

Общедоступные атрибуты

Operation operation

Общедоступные функции

 ResourceSparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

 ResourceSparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

operator::tensorflow::Operation() const 

Общедоступные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)