Función Tensorflow.js tf.constraints.nonNeg()

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.constraints.nonNeg() se usó para crear una restricción nonNeg. nonNeg es una restricción de peso no negativa. Se hereda de la clase de restricción. Las restricciones son los atributos de las capas.

Sintaxis: 

 tf.constraints.nonNeg() 

Parámetros: 

• w: Especifica la variable de peso de entrada. Es un parámetro opcional.

Valor devuelto: Devuelve tf.constraints.Constraint.

Ejemplo 1: 

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Use nonNeg() function
const constraint = tf.constraints.nonNeg( )
 
// Print
console.log(constraint)

Producción 

{}

Ejemplo 2: En este ejemplo, crearemos una capa densa utilizando la restricción nonNeg y aplicaremos la capa formada a un tensor.

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Create nonNeg constraint using nonNeg() function
const constraint = tf.constraints.nonNeg()
 
// Create a new dense layer using nonNeg constraint
const denseLayer = tf.layers.dense({
    units: 4,
    kernelInitializer: 'heNormal',
    kernelConstraint: constraint ,
    biasConstraint: constraint ,
    useBias: true
});
 
// Create input
const input = tf.ones([2, 2]);
 
// Apply denseLayer to input
const output = denseLayer.apply(input);
 
// Print the output
output.print()

Producción 

Tensor
    [[-0.7439224, -1.3572885, -1.2860565, 1.3913929],
     [-0.7439224, -1.3572885, -1.2860565, 1.3913929]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#constraints.nonNeg