python包，用于包装no中模型的渐变优化器
gradient-optimizers的Python项目详细描述
#梯度优化器
使用[adagrad]优化no模型（http://www.magicbroom.info/papers/duchihasi10.pdf）、hessian自由优化或线性更新。
有关教程，请参阅示例笔记本（tbd）。
两个类**梯度模型**和**梯度模型**，为了优化基于梯度的模型（特别是考虑到索引参数而构建的模型（例如语言模型的梯度模型））
\gradient model
a gradient model for update your model with
hessian free，adagrad，or linear decay updates.
并根据需要填写：
获取错误的正向方法：
投影=自投影函数（ivector<；index/>；）
一个成本函数（以投影函数和标签的结果作为输入）
并返回一个符号可微的无变量
自成本函数（投影，ivector<；label/>；）.sum（）
self.params=[]
self.indexed_params=set（）
self.store_max_updates=true/false
/无
如果l2为真，则存储此参数：
self.\u l2_u regulation_u parameter=theano.shared（np.float64（l2_u regulation）.astype（real），name='l2_正则化参数'）
如果不是这样的话，你可以适当地修改它们。
Br/>α梯度模型
BR/>实现了一个近似于曲率的Hessian自由（1）
优化的符号一步，
需要一个以示例
为输入的“计算成本”方法，或者一个为每个提供的示例返回
梯度的“计算成本”梯度。
ICML2010）（http://www.icml2010.org/papers/458.pdf）
确保以下参数未被篡改：
函数 no 模型 self 示例 投影 梯度 gradient l2 optimizers
使用[adagrad]优化no模型（http://www.magicbroom.info/papers/duchihasi10.pdf）、hessian自由优化或线性更新。
有关教程，请参阅示例笔记本（tbd）。
两个类**梯度模型**和**梯度模型**，为了优化基于梯度的模型（特别是考虑到索引参数而构建的模型（例如语言模型的梯度模型））
\gradient model
a gradient model for update your model with
hessian free，adagrad，or linear decay updates.
并根据需要填写：
获取错误的正向方法：
投影=自投影函数（ivector<；index/>；）
一个成本函数（以投影函数和标签的结果作为输入）
并返回一个符号可微的无变量
自成本函数（投影，ivector<；label/>；）.sum（）
self.params=[]
self.indexed_params=set（）
self.store_max_updates=true/false
/无
如果l2为真，则存储此参数：
self.\u l2_u regulation_u parameter=theano.shared（np.float64（l2_u regulation）.astype（real），name='l2_正则化参数'）
如果不是这样的话，你可以适当地修改它们。
Br/>α梯度模型
BR/>实现了一个近似于曲率的Hessian自由（1）
优化的符号一步，
需要一个以示例
为输入的“计算成本”方法，或者一个为每个提供的示例返回
梯度的“计算成本”梯度。
ICML2010）（http://www.icml2010.org/papers/458.pdf）
确保以下参数未被篡改：
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