Proyecto Final - Turinmachin
Recreación del minijuego de matemáticas de Brain-Age usando redes neuronales
|
Interfaz para definir un optimizador (ej. SGD, Adam, ...). Un optimizador se encarga de actualizar los parámetros entrenables (como pesos y biases) en base a los gradientes. More...
#include <interfaces.h>
Public Member Functions | |
virtual | ~IOptimizer ()=default |
Destructor virtual. | |
virtual void | update (algebra::Tensor< T, 2 > ¶ms, const algebra::Tensor< T, 2 > &gradients)=0 |
Actualiza los parámetros del modelo usando los gradientes. | |
virtual void | step () |
Avanza el estado interno del optimizador si este lo permite. Sólo aplica a aquellos optimizadores que llevan estados (ej. Adam). Para otros (ej. SGD), no hace nada. |
Interfaz para definir un optimizador (ej. SGD, Adam, ...). Un optimizador se encarga de actualizar los parámetros entrenables (como pesos y biases) en base a los gradientes.
T | Tipo de dato usado para los cálculos (usualmente float o double). |
|
virtualdefault |
Destructor virtual.
|
inlinevirtual |
Avanza el estado interno del optimizador si este lo permite. Sólo aplica a aquellos optimizadores que llevan estados (ej. Adam). Para otros (ej. SGD), no hace nada.
Reimplemented in utec::neural_network::Adam< T >.
|
pure virtual |
Actualiza los parámetros del modelo usando los gradientes.
params | Parámetros del modelo que se desean actualizar. |
gradients | Gradientes calculados con respecto a dichos parámetros. |
Implemented in utec::neural_network::Adam< T >, and utec::neural_network::SGD< T >.