En este artículo, veremos cómo redondear los valores en TensorFlow.Marco JS en el JavaScript. Las ventajas del redondeo es que podemos representar los valores en un formato entero sin ningún punto decimal.

En el aprendizaje automático, la función sigmoide actúa como una función de activación que agrega la no linealidad a un modelo. Simplemente, la función sigmoidea se usa para hacer un modelo no lineal. La fórmula matemática es 1 / (1 + exp (-x)).

Veremos cómo se aplica en los elementos tensores.

TF.función sigmoid ()

El TF.Sigmoid () se usa para devolver los valores sigmoide de un valor dado en un tensor.
Se necesita solo un parámetro, el tensor, que tiene números.

Según la fórmula, X representa cada elemento en un tensor. Finalmente, el valor se calcula y da como resultado un valor sigmoide.

Sintaxis:

TF.sigmoide (tensor_input)

Parámetro:

El tensor_input es un tensor que tiene números.
Puede ser uno o bidimensional.

Ejemplo 1:

Creemos un tensor unidimensional en JS que tiene valores nulos, indefinidos y nan y devuelve los valores sigmoideos.

Pista de Linux

Flujo tensor.JS - TF.sigmoideo()

Producción:

1. 1 / (1 + exp (-0)) => 0
2. 1 / (1 + exp (-1)) => 0.7310586
3. 1 / (1 + exp (-0)) => 0.5
4. 1 / (1 + exp (-nan)) => nan
5. 1 / (1 + exp (-nan)) => nan

Observamos que si la entrada es nan o indefinida, el sigmoide también es nan.

Ejemplo 2:

Creemos un tensor que tiene dos dimensiones en JS con 2 filas y 2 columnas que tiene valores decimales y devuelve los valores sigmoides.

Pista de Linux

Flujo tensor.JS - TF.sigmoideo()

Producción:

1. 1 / (1 + exp (-1.23)) => 0.7738186
2. 1 / (1 + exp (-4.5599999)) => 0.9896463
3. 1 / (1 + exp (0.45)) => 0.3893608
4. 1 / (1 + exp (-7.8899999)) => 0.9996257

Ejemplo 3:

Creemos un tensor que tiene dos dimensiones en JS con 2 filas y 2 columnas que tiene valores exponentes y devuelve los valores sigmoides.

Pista de Linux

Flujo tensor.JS - TF.sigmoideo()

Producción:

1. 1 / (1 + exp (-2.7182817)) => 0.9380968
2. 1 / (1 + exp (-3.7182817)) => 0.9762997
3. 1 / (1 + exp (-1.7182819)) => 0.8479074
4. 1 / (1 + exp (-3.1682818)) => 0.959623

Conclusión

En este flujo tensor.JS Tutorial, aprendimos a devolver los valores sigmoide usando el TF.función sigmoid () con tres ejemplos diferentes. La fórmula para la función sigmoide es - 1 / (1 + exp (-x)). Observamos que si la entrada es nan o indefinida, el sigmoide también es nan.