Función Tensorflow.js tf.layers.bidireccional()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto que está desarrollando Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función tf.layers.bidireccional es un contenedor bidireccional para la capa RNN.

Sintaxis:

tf.layers.bidirectional( args )

Parámetros: Esta función acepta objetos como parámetros con los siguientes campos:

• capas: Es la instancia de la capa RNN que se va a envolver.
• mergeMode: debe ser ‘sum’ o ‘mul’ o ‘concat’ o ‘ave’. Es el modo en el que se combinan la salida de avance y retroceso o RNN.
• inputShape: debe ser una array de números. Este campo se usa para crear la capa de entrada que se usa para insertarse antes de esta capa.
• batchInputShape: debe ser una array de números. Este campo se usará si la forma de entrada y este campo se proporcionan como un parámetro para crear la capa de entrada que se usa para insertar antes de esta capa.
• tamaño del lote: debe ser un número. En ausencia de batchInputShape, este campo se usa para crear batchInputShape con forma de entrada. batchInputShape : [ atchSize , …inputShape].
• dtype: si esta capa se usa como capa de entrada, este campo se usa como el tipo de datos para esta capa.
• nombre: Debe ser un tipo de string. este campo define el nombre de esta capa.
• entrenable: debe ser booleano. Este campo define si los pesos de esta capa se pueden entrenar con ajuste o no.
• pesos: Este debería ser un tensor que defina el valor de peso inicial para esta capa.

Devoluciones: Devuelve Bidireccional.

Ejemplo 1:

import * as tf from '@tensorflow/tfjs'
 
// Bidirectional layer
const k = tf.layers.bidirectional({
   layer: tf.layers.dense({units: 4}),
   batchInputShape: [32, 10, 16],
});
 
// Creating input layer
const input = tf.input({shape: [10,16,32]});
const output = k.apply(input);
 
// Printing the Input Shape
console.log(JSON.stringify(output.shape));

Producción:

[null,10,16,8]

Ejemplo 2:

import * as tf from '@tensorflow/tfjs'
 
// Instance of RNN layer
const RNN = tf.layers.dense({units: 3});
// Creating Bidirectional layer
const k = tf.layers.bidirectional({
   layer: RNN,
   mergeMode: 'sum',
   batchInputShape: [8, 4, 2],
});
 
// Create a 3d tensor
const x = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
 
// Apply Bidirectional layer to x
const output = k.apply(x);
 
// Print output
output.print()

Producción:

Tensor
    [[-0.6737164, -1.6011676, 1.9193256],
     [-1.3474327, -3.2023351, 3.8386512],
     [-2.0211492, -4.8035026, 5.7579765],
     [-2.6948655, -6.4046702, 7.6773024]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.bidireccional