update natural exponential decay Chinese document (#1324)

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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/NaturalExpDecay_cn.rst

@@ -5,24 +5,41 @@ NaturalExpDecay
 
 .. py:class:: paddle.fluid.dygraph.NaturalExpDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
 
-为初始学习率应用指数衰减策略。
+该接口提供按自然指数衰减学习率的功能。
 
-.. code-block:: text
+自然指数衰减的计算方式如下。
 
-    if not staircase:
-        decayed_learning_rate = learning_rate * exp(- decay_rate * (global_step / decay_steps))
-    else:
-        decayed_learning_rate = learning_rate * exp(- decay_rate * (global_step / decay_steps))
+.. math::
 
-参数：
-    - **learning_rate** (Variable|float)- 类型为float32的标量值或为一个Variable。它是训练的初始学习率。
-    - **decay_steps** (int)-一个Python int32 数。
-    - **decay_rate** (float)- 一个Python float数。
-    - **staircase** (Boolean)-布尔型。若为True,每隔decay_steps衰减学习率。
-    - **begin**  – Python ‘int32’ 数，起始步(默认为0)。
-    - **step**  – Python ‘int32’ 数, 步大小(默认为1)。
-    - **dtype**  – Python ‘str’ 类型, 初始化学习率变量的dtype(默认为‘float32’)。
+    decayed\_learning\_rate = learning\_rate * e^{y} 
+
+当staircase为False时，y对应的计算公式为：
+
+.. math::
+
+    y = - decay\_rate * \frac{global\_step}{decay\_steps}
+
+当staircase为True时，y对应的计算公式为：
 
+.. math::
+
+    y = - decay\_rate * math.floor(\frac{global\_step}{decay\_steps}) 
+
+式中，
+
+- :math:`decayed\_learning\_rate` ： 衰减后的学习率。
+式子中各参数详细介绍请看参数说明。
+
+参数：
+    - **learning_rate** (Variable|float) - 初始学习率值。如果类型为Variable，则为shape为[1]的Tensor，数据类型为float32或float64；也可以是python的float类型。
+    - **decay_steps** (int) – 指定衰减的步长。该参数确定衰减的周期。
+    - **decay_rate** (float) – 指定衰减率。
+    - **staircase** (bool，可选) - 若为True, 学习率变化曲线呈阶梯状，若为False，学习率变化值曲线为平滑的曲线。默认值为False。
+    - **begin** (int，可选) – 起始步，即以上运算式子中global_step的初始化值。默认值为0。
+    - **step** (int，可选) – 步大小，即以上运算式子中global_step的每次的增量值。默认值为1。
+    - **dtype**  – (str，可选) 初始化学习率变量的数据类型，可以为"float32", "float64"。默认值为"float32"。
+
+返回： 无
 
 **代码示例**