Función Tensorflow.js tf.basicLSTMCell()

Tensorflow.js es un conjunto de herramientas de código abierto desarrollado por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el navegador o en la plataforma del Node. También permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático en JavaScript y utilizarlos directamente en el navegador o con Node.js.

La función tf.basicLSTMCell() calcula el siguiente estado y la salida de un BasicLSTMCell.

Sintaxis:

tf.basicLSTMCell (forgetBias, lstmKernel, lstmBias, data, c, h)

Parámetros:

• ForgetBias: el sesgo de olvido de la celda.
• lstmKernel: los pesos de la celda.
• lstmBias: El sesgo de la celda.
• data: La entrada a la celda.
• c: array de estados de celda anteriores.
• h: Array de salidas de celdas anteriores.

Devuelve: [tf.Tensor2D, tf.Tensor2D]

Ejemplo 1:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const data = tf.tensor2d([7, 51, 50, 54, 24, 1, 48, 75], [4, 2]);
const kernel = tf.tensor2d([49, 62, 47, 93, 12, 80, 
    24, 89, 34, 8, 96, 74, 56, 42, 32, 53, 7, 87, 35, 54], [5, 4]);
const state = tf.tensor2d([97, 56, 32, 29, 57, 6, 8, 75, 26, 20, 1, 17], [4, 3]);
const output = tf.tensor2d([27, 77, 90, 72, 9, 8, 94, 41, 89, 51, 18, 60], [4, 3]);
const basicLSTMCell = tf.basicLSTMCell(0.8, kernel, 2.2, data, state, output);
  
console.log(basicLSTMCella)

Producción:

[
 Tensor {
   kept: false,
   isDisposedInternal: false,
   shape: [ 4, 3 ],
   dtype: 'float32',
   size: 12,
   strides: [ 3 ],
   dataId: { id: 19 },
   id: 19,
   rankType: '2',
   scopeId: 0
 },
 Tensor {
   kept: false,
   isDisposedInternal: false,
   shape: [ 4, 3 ],
   dtype: 'float32',
   size: 12,
   strides: [ 3 ],
   dataId: { id: 22 },
   id: 22,
   rankType: '2',
   scopeId: 0
 }
]

Ejemplo 2: 

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const data = tf.tensor2d([70, 10, 62, 
    55, 74, 85, 66, 9], [4, 2]);
  
const kernel = tf.tensor2d([10, 82, 93, 83, 
    49, 73, 45, 77, 56, 29, 32, 2, 24, 
    39, 34, 91, 95, 61, 76, 69], [5, 4]);
  
const state = tf.tensor2d([29, 40, 79, 61, 
    5, 34, 78, 47, 86, 74, 46, 28], [4, 3]);
  
const output = tf.tensor2d([25, 55, 33, 85, 
    82, 65, 20, 75, 54, 59, 50, 3], [4, 3]);
  
const basicLSTMCell = tf.basicLSTMCell(1.0, 
    kernel, 2.0, data, state, output);
  
const input = tf.input({ shape: [4, 2] });
const simpleRNNLayer = tf.layers.simpleRNN({
    units: 4,
    returnSequences: true,
    returnState: true,
    cell: basicLSTMCell
});
  
let outputs, finalState;
  
[outputs, finalState] = simpleRNNLayer.apply(input);
  
const model = tf.model({
    inputs: input,
    outputs: outputs
});
  
const x = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [1, 4, 2]);
  
model.predict(x).print();

Producción:

Tensor
   [[[0.8135326, -0.8665518, 0.946215 , 0.8714994],
     [0.9547493, -0.9747651, 0.9873405, 0.9995403],
     [0.9983249, -0.9986398, 0.9996439, 0.9999973],
     [0.9999447, -0.9999344, 0.9999925, 1        ]]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#basicLSTMCell