This class extends from AMSAdam optimizer defined in _^_0_^_.
\n": "\u0db8\u0dd9\u0db8\u0db4\u0db1\u0dca\u0dad\u0dd2\u0dba \u0d87\u0db8\u0dca\u0dc3\u0dcf\u0da9\u0db8\u0dca \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca \u0d85\u0dbb\u0dca\u0dae \u0daf\u0d9a\u0dca\u0dc0\u0dcf \u0d87\u0dad _^_0_^_.
\n", "_^_3_^_
\n": "_^_3_^_
\n", "Scaled inverse chi-squared is the distribution of squared inverse of mean of _^_0_^_ normal distributions. _^_1_^_ where _^_2_^_.
\n": "\u0db4\u0dbb\u0dd2\u0db8\u0dcf\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1 \u0dbd\u0daf \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2\u0dbd\u0ddd\u0db8 \u0da0\u0dd2-\u0da0\u0dad\u0dd4\u0dbb\u0dc3\u0dca\u0dbb\u0dcf\u0d9a\u0dcf\u0dbb \u0dba\u0db1\u0dd4 _^_0_^_ \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dba \u0db6\u0dd9\u0daf\u0dcf\u0dc4\u0dd0\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dca \u0dc0\u0dbd \u0db8\u0db0\u0dca\u0dba\u0db1\u0dca\u0dba\u0dba\u0dda \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2\u0dbd\u0ddd\u0db8 \u0da0\u0dad\u0dd4\u0dbb\u0dc3\u0dca\u0dbb\u0dcf\u0d9a\u0dcf\u0dbb \u0db6\u0dd9\u0daf\u0dcf \u0dc4\u0dd0\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dba\u0dd2. _^_1_^_ \u0d9a\u0ddc\u0dc4\u0dd9\u0daf _^_2_^_.
\n", "_^_0_^_
\n": "_^_0_^_
\n", "_^_0_^_ is tractable when _^_1_^_. We are being a little more conservative since it's an approximated value
\n": "_^_0_^_ \u0dc0\u0dd2\u0da7 \u0dc3\u0ddc\u0dba\u0dcf\u0d9c\u0dad \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba _^_1_^_. \u0d91\u0dba \u0d86\u0dc3\u0db1\u0dca\u0db1 \u0d85\u0d9c\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db6\u0dd0\u0dc0\u0dd2\u0db1\u0dca \u0d85\u0db4\u0dd2 \u0dad\u0dc0 \u0da7\u0dd2\u0d9a\u0d9a\u0dca \u0d9c\u0dad\u0dcf\u0db1\u0dd4\u0d9c\u0dad\u0dd2\u0d9a \u0dc0\u0dd9\u0db8\u0dd4
\n", "Adam optimizer sometimes converges to a bad local optima during the initial stages of the training; especially when training transformers. Researches use warmups to counter this; for the the initial training steps (warm-up stage) they use a low learning rate. This paper identifies the problem to be the high variance of adaptive learning rate during initial stages of training, and counters it using a new rectification term to reduce variance.
\n": "\u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4\u0dc0\u0dda\u0d86\u0dbb\u0db8\u0dca\u0db7\u0d9a \u0d85\u0daf\u0dd2\u0dba\u0dbb\u0dc0\u0dbd\u0daf\u0dd3 \u0d87\u0da9\u0db8\u0dca \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba \u0dc3\u0db8\u0dc4\u0dbb \u0dc0\u0dd2\u0da7 \u0db1\u0dbb\u0d9a \u0daf\u0dda\u0dc1\u0dd3\u0dba \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0dd2\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba\u0d9a\u0da7 \u0d85\u0db7\u0dd2\u0dc3\u0dcf\u0dbb\u0dd3 \u0dc0\u0dda; \u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dda\u0dc2\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca \u0da7\u0dca\u0dbb\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dc3\u0dca\u0dc6\u0ddd\u0db8\u0dbb\u0dca \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dda\u0daf\u0dd3. \u0db4\u0dbb\u0dca\u0dba\u0dda\u0dc2\u0dab\u0dba\u0db1\u0dca \u0db8\u0dd9\u0dba \u0db8\u0dd0\u0da9\u0db4\u0dd0\u0dc0\u0dd0\u0dad\u0dca\u0dc0\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d8b\u0dab\u0dd4\u0dc3\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dca \u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dd2\u0dad\u0dcf \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2; \u0db8\u0dd6\u0dbd\u0dd2\u0d9a \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf (\u0d8b\u0dab\u0dd4\u0dc3\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0dc0\u0db0\u0dd2\u0dba) \u0d94\u0dc0\u0dd4\u0db1\u0dca \u0d85\u0da9\u0dd4 \u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dd2\u0dad\u0dcf \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2. \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4\u0dc0\u0dda \u0d86\u0dbb\u0db8\u0dca\u0db7\u0d9a \u0d85\u0daf\u0dd2\u0dba\u0dbb\u0dc0\u0dbd\u0daf\u0dd3 \u0d85\u0db1\u0dd4\u0dc0\u0dbb\u0dca\u0dad\u0dd3 \u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba\u0dda \u0d89\u0dc4\u0dc5 \u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0db8\u0dd9\u0db8 \u0dbd\u0dd2\u0db4\u0dd2\u0dba \u0db8\u0d9f\u0dd2\u0db1\u0dca \u0d9c\u0dd0\u0da7\u0dc5\u0dd4\u0dc0 \u0dc4\u0db3\u0dd4\u0db1\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1\u0dcf \u0d85\u0dad\u0dbb \u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0d85\u0da9\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0db1\u0dc0 \u0db1\u0dd2\u0dc0\u0dd0\u0dbb\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dda \u0dba\u0dd9\u0daf\u0dd4\u0db8\u0d9a\u0dca \u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dd2\u0dad\u0dcf \u0d9a\u0dbb\u0db8\u0dd2\u0db1\u0dca \u0d91\u0dba \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dca \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2.
\n", "Bias correction term for _^_0_^_, _^_1_^_
\n": "\u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf\u0db1\u0dd0\u0db9\u0dd4\u0dbb\u0dd4\u0dc0 \u0db1\u0dd2\u0dc0\u0dd0\u0dbb\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dda \u0db4\u0daf\u0dba _^_0_^_, _^_1_^_
\n", "Calculate _^_0_^_ the number of optimizer steps
\n": "\u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0dd2\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb \u0d9c\u0dab\u0db1 \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1 _^_0_^_
\n", "Calculate weight decay
\n": "\u0db6\u0dbb\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dba \u0dc0\u0dd3\u0db8 \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Computation without optimization
\n": "\u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0dd2\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba\u0d9a\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dad\u0ddc\u0dbb\u0dc0 \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8
\n", "Denominator _^_0_^_
\n": "\u0db1\u0dd2\u0d9c\u0dab\u0dca\u0da8\u0dba\u0dcf _^_0_^_
\n", "From _^_0_^_ distribution we have,
\n": "_^_0_^_ \u0db6\u0dd9\u0daf\u0dcf \u0dc4\u0dd0\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dda \u0dc3\u0dd2\u0da7 \u0d85\u0db4 \u0dc3\u0dad\u0dd4\u0dc0 \u0d87\u0dad,
\n", "From above we have _^_0_^_ where _^_1_^_. Note that _^_2_^_ here is the standard deviation and different from _^_3_^_ for momentum.
\n": "\u0d89\u0dc4\u0dc5\u0dd2\u0db1\u0dca\u0d85\u0db4\u0da7 _^_0_^_ \u0d9a\u0ddc\u0dc4\u0dda\u0daf \u0dad\u0dd2\u0db6\u0dda _^_1_^_. _^_2_^_ \u0db8\u0dd9\u0dc4\u0dd2 \u0dc3\u0db8\u0dca\u0db8\u0dad \u0d85\u0db4\u0d9c\u0db8\u0db1\u0dba \u0dc4\u0dcf \u0d9c\u0db8\u0dca\u0dba\u0dad\u0dcf\u0dc0 _^_3_^_ \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0dc0\u0da9\u0dcf \u0dc0\u0dd9\u0db1\u0dc3\u0dca \u0db6\u0dc0 \u0dc3\u0dbd\u0d9a\u0db1\u0dca\u0db1.
\n", "Get _^_0_^_ and _^_1_^_
\n": "\u0dbd\u0db6\u0dcf _^_0_^_ \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1 _^_1_^_
\n", "Get _^_0_^_ and _^_1_^_; i.e. _^_2_^_ and _^_3_^_ without bias correction
\n": "\u0dbd\u0db6\u0dcf\u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1 _^_0_^_ \u0dc3\u0dc4 _^_1_^_; \u0d91\u0db1\u0db8\u0dca _^_2_^_ \u0dc3\u0dc4 \u0db4\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0d9c\u0dca\u0dbb\u0dcf\u0dc4\u0dd3 \u0db1\u0dd2\u0dc0\u0dd0\u0dbb\u0daf\u0dd2 _^_3_^_ \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0d9a\u0dd2\u0db1\u0dca \u0dad\u0ddc\u0dbb\u0dc0
\n", "Get learning rate
\n": "\u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca\u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Here we are taking the simple moving average of the last _^_0_^_ gradients. _^_1_^_ satisfies the following,
\n": "\u0db8\u0dd9\u0db1\u0dca\u0db1\u0d85\u0db4\u0dd2 \u0d85\u0dc0\u0dc3\u0dcf\u0db1 _^_0_^_ \u0dc1\u0dca\u0dbb\u0dda\u0dab\u0dd2\u0dba\u0dda \u0dc3\u0dbb\u0dbd \u0da0\u0dbd\u0db1\u0dba \u0dc0\u0db1 \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dba\u0dba \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1\u0dd9\u0db8\u0dd4. _^_1_^_ \u0db4\u0dc4\u0dad \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0db1\u0dca \u0daf\u0dd1 \u0dad\u0dd8\u0db4\u0dca\u0dad\u0dd2\u0db8\u0dad\u0dca \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2,
\n", "If _^_0_^_ is intractable
\n": "\u0d87\u0daf _^_0_^_ \u0d9c\u0dad \u0db1\u0ddc\u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2 \u0db1\u0db8\u0dca
\n", "If _^_0_^_ is intractable do a SGD with momentum
\n": "\u0dbd\u0db6\u0dcf\u0d9c\u0dad \u0db1\u0ddc\u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2 _^_0_^_ \u0db1\u0db8\u0dca \u0d9c\u0db8\u0dca\u0dba\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0dc3\u0db8\u0d9c SGD \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "In order to ensure that the adaptive learning rate _^_0_^_ has consistent variance, we rectify the variance with _^_1_^_
\n": "\u0d85\u0db1\u0dd4\u0dc0\u0dbb\u0dca\u0dad\u0dd3\u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba\u0da7 \u0dc3\u0dca\u0dae\u0dcf\u0dc0\u0dbb \u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0dad\u0dcf\u0dc0\u0dba\u0d9a\u0dca _^_0_^_ \u0d87\u0dad\u0dd2 \u0db6\u0dc0 \u0dc3\u0dc4\u0dad\u0dd2\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf, \u0d85\u0db4\u0dd2 \u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0db1\u0dba \u0db1\u0dd2\u0dc0\u0dd0\u0dbb\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dbb\u0db8\u0dd4 _^_1_^_
\n", "Let _^_0_^_ and _^_1_^_ be the functions to calculate momentum and adaptive learning rate. For Adam, they are
\n": "\u0d9c\u0db8\u0dca\u0dba\u0dad\u0dcf\u0dc0 _^_0_^_ \u0dc3\u0dc4 _^_1_^_ \u0d85\u0db1\u0dd4\u0dc0\u0dbb\u0dca\u0dad\u0dd3 \u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d9a\u0dcf\u0dbb\u0dca\u0dba\u0dba\u0db1\u0dca \u0d9a\u0dbb\u0db8\u0dd4. \u0d86\u0daf\u0db8\u0dca \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf, \u0d94\u0dc0\u0dd4\u0db1\u0dca
\n", "Perform RAdam update
\n": "RadAM \u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0dd2\u0daf\u0dd4
\n", "Step size _^_0_^_
\n": "\u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb\u0db4\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dcf\u0dab\u0dba _^_0_^_
\n", "The distribution of exponential moving average can be approximated as a simple moving average.
\n": "\u0d9d\u0dcf\u0dad\u0dd3\u0dba\u0da0\u0dbd\u0db1\u0dba \u0dc0\u0db1 \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dba\u0dba \u0db6\u0dd9\u0daf\u0dcf \u0dc4\u0dd0\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0dbb\u0dbd \u0da0\u0dbd\u0db1\u0dba \u0dc0\u0db1 \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dba\u0dba\u0d9a\u0dca \u0dbd\u0dd9\u0dc3 \u0d86\u0dc3\u0db1\u0dca\u0db1 \u0d9a\u0dc5 \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba.
\n", "The paper also evaluates two variance reduction mechanisms: Adam-2k: Only compute the adaptive learning rate (_^_0_^_ in Adam) during the first 2k steps, without changing parameters or calculating momentum (_^_1_^_). Adam-eps: Adam with large _^_2_^_.
\n": "\u0d9a\u0da9\u0daf\u0dcf\u0dc3\u0dd2\u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0dca\u0dba\u0dad\u0dcf \u0d85\u0da9\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dda \u0dba\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dad\u0dca\u0dbb\u0dab \u0daf\u0dd9\u0d9a\u0d9a\u0dca \u0daf \u0d87\u0d9c\u0dba\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0dbd\u0d9a\u0dca \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2: \u0d87\u0da9\u0db8\u0dca-2K: \u0db4\u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd2\u0dad\u0dd3\u0db1\u0dca \u0dc0\u0dd9\u0db1\u0dc3\u0dca \u0db1\u0ddc\u0d9a\u0dbb \u0dc4\u0ddd \u0d9c\u0db8\u0dca\u0dba\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0db1\u0ddc\u0d9a\u0dbb \u0db4\u0dc5\u0db8\u0dd4 2k \u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb \u0dad\u0dd4\u0dc5 \u0d85\u0db1\u0dd4\u0dc0\u0dbb\u0dca\u0dad\u0dd3 \u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba (_^_0_^_ \u0d86\u0daf\u0db8\u0dca\u0dc4\u0dd2) \u0db4\u0db8\u0dab\u0d9a\u0dca \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1 ( _^_1_^_). \u0d87\u0da9\u0db8\u0dca-\u0d8a\u0db4\u0dd3\u0d91\u0dc3\u0dca: \u0d86\u0daf\u0db8\u0dca \u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dcf\u0dbd _^_2_^_.
\n", "Therefore the variance is minimized at maximal _^_0_^_ which is _^_1_^_. Let the minimum variance be _^_2_^_
\n": "\u0d91\u0db6\u0dd0\u0dc0\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0d8b\u0db4\u0dbb\u0dd2\u0db8 _^_0_^_ \u0dc0\u0dc1\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca \u0d85\u0dc0\u0db8 \u0d9a\u0dbb _^_1_^_\u0d87\u0dad. \u0d85\u0dc0\u0db8 \u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0dc0\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0d89\u0da9 \u0daf\u0dd9\u0db1\u0dca\u0db1 _^_2_^_
\n", "They estimate _^_0_^_ based on first order expansion of _^_1_^_ \ud83e\udd2a I didn't get how it was derived.
\n": "\u0d94\u0dc0\u0dd4\u0db1\u0dca _^_1_^_ \ud83e\udd2a \u0db4\u0dc5\u0db8\u0dd4 \u0db4\u0dd2\u0dab\u0dd2\u0dc3 \u0db4\u0dd4\u0dc5\u0dd4\u0dbd\u0dca \u0db8\u0dad _^_0_^_ \u0db4\u0daf\u0db1\u0db8\u0dca \u0dad\u0d9a\u0dca\u0dc3\u0dda\u0dbb\u0dd4 \u0db8\u0db8 \u0d91\u0dba \u0dc0\u0dca\u0dba\u0dd4\u0dad\u0dca\u0db4\u0db1\u0dca\u0db1 \u0d9a\u0dbb\u0db1 \u0d86\u0d9a\u0dcf\u0dbb\u0dba \u0dbd\u0dd0\u0db6\u0dd4\u0dab\u0dda \u0db1\u0dd0\u0dc4\u0dd0.
\n", "They prove that variance of _^_0_^_ decreases with _^_1_^_ when _^_2_^_.
\n": "\u0d94\u0dc0\u0dd4\u0db1\u0dca\u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0db1\u0dba \u0dc0\u0db1 _^_1_^_ \u0dc0\u0dd2\u0da7 _^_0_^_ \u0d85\u0da9\u0dd4 \u0dc0\u0db1 \u0db6\u0dc0 \u0d94\u0dc0\u0dd4\u0dc4\u0dd4 \u0d94\u0db4\u0dca\u0db4\u0dd4 _^_2_^_\u0d9a\u0dbb\u0dad\u0dd2.
\n", "This gives,
\n": "\u0db8\u0dd9\u0dba\u0dbd\u0db6\u0dcf \u0daf\u0dd9\u0dba\u0dd2,
\n", "This implementation is based on the official implementation of the paper On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond.
\n": "\u0db8\u0dd9\u0db8\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0db4\u0daf\u0db1\u0db8\u0dca \u0dc0\u0dd3 \u0d87\u0dad\u0dca\u0dad\u0dda \u0d9a\u0da9\u0daf\u0dcf\u0dc3\u0dd2 \u0db1\u0dd2\u0dbd \u0dc0\u0dc1\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0db8\u0dad \u0d85\u0db1\u0dd4\u0dc0\u0dbb\u0dca\u0dad\u0dd3 \u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba \u0dc3\u0dc4 \u0d89\u0db1\u0dca \u0d94\u0db6\u0dca\u0db6\u0da7 \u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0dca\u0dba\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0db8\u0dad \u0dba.
\n", "Update parameters _^_0_^_
\n": "\u0db4\u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd2\u0dad\u0dd3\u0db1\u0dca\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1 _^_0_^_
\n", "We have implemented it in PyTorch as an extension to our AMSGrad implementation thus requiring only the modifications to be implemented.
\n": "\u0d85\u0db4\u0d9c\u0dda AMSGrad \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dda \u0daf\u0dd2\u0d9c\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0dbd\u0dd9\u0dc3 \u0d85\u0db4\u0dd2 \u0d91\u0dba PyTorch \u0dc4\u0dd2 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dbb \u0d87\u0dad\u0dd2 \u0d85\u0dad\u0dbb \u0d91\u0db8\u0d9f\u0dd2\u0db1\u0dca \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dc5 \u0dba\u0dd4\u0dad\u0dd4 \u0dc0\u0dd9\u0db1\u0dc3\u0dca\u0d9a\u0db8\u0dca \u0db4\u0db8\u0dab\u0d9a\u0dca \u0d85\u0dc0\u0dc1\u0dca\u0dba \u0dc0\u0dda.
\n", "We have
\n": "\u0d85\u0db4\u0dc3\u0dad\u0dd4\u0dc0 \u0d87\u0dad
\n", "Whether to optimize the computation by combining scalar computations
\n": "Scalar\u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d92\u0d9a\u0dcf\u0db6\u0daf\u0dca\u0db0 \u0dc0\u0dd2\u0dc3\u0dd2\u0db1\u0dca \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d8b\u0db4\u0dbb\u0dd2\u0db8 \u0db5\u0dbd \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0dd0\u0db1\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0dba\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "where _^_0_^_ is _^_1_^_ for _^_2_^_. Lt _^_3_^_ and step _^_4_^_ be _^_5_^_, and _^_6_^_ be the rectification term at step _^_7_^_.
\n": "_^_0_^_ _^_1_^_ _^_2_^_\u0d9a\u0ddc\u0dc4\u0dda\u0daf? Lt _^_3_^_ \u0dc3\u0dc4 \u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb _^_4_^_ \u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1 _^_5_^_, \u0dc3\u0dc4 \u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb\u0dd9\u0db1\u0dca \u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb \u0db1\u0dd2\u0dc0\u0dd0\u0dbb\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dda \u0db4\u0daf\u0dba _^_6_^_ \u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1 _^_7_^_.
\n", "which gives, _^_0_^_
\n": "\u0dbd\u0db6\u0dcf\u0daf\u0dd9\u0db1, _^_0_^_
\n", "_^_0_^_": "_^_0_^_", "A simple PyTorch implementation/tutorial of RAdam optimizer.": "RadAM \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0d9a\u0dcf\u0dbb\u0d9a\u0dba\u0dda \u0dc3\u0dbb\u0dbd PyTorch \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8/\u0db1\u0dd2\u0db6\u0db1\u0dca\u0db0\u0db1\u0dba.", "Rectified Adam (RAdam) optimizer": "\u0db1\u0dd2\u0dc0\u0dd0\u0dbb\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dbb\u0db1 \u0dbd\u0daf \u0d86\u0daf\u0db8\u0dca (RaDAM) \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0dd2" }