Función Tensorflow.js tf.layers.dense()

El tf.layers.dense() es una función incorporada de la biblioteca Tensorflow.js. Esta función se utiliza para crear capas totalmente conectadas, en las que cada salida depende de cada entrada.

Sintaxis:

tf.layers.dense(args)

Parámetros: esta función toma el objeto args como un parámetro que puede tener las siguientes propiedades:

• unidades: Es un número positivo que define la dimensionalidad del espacio de salida.
• activación : especifica qué función de activación usar.
• useBias: especifica si aplicar un sesgo o no.
• kernelInitializer: especifica qué inicializador usar para la array de peso del núcleo denso .
• biasInitializer: especifica el vector de sesgo para esta capa.
• inputDim: define la forma de entrada como [inputDim].
• kernelConstraint: Especifica la restricción para el kernel.
• biasConstraint: restricción específica para el vector de sesgo.
• kernelRegularizer: especifica la función de regularización aplicada a la array de pesos de núcleo denso.
• biasRegularizer: especifica la función de regularización aplicada al vector de sesgo.
• activityRegularizer: especifica la función de regularizador aplicada a la activación.
• inputShape: si se define este parámetro, creará otra capa de entrada para insertar antes de esta capa.
• batchInputShape: si se define este parámetro, creará otra capa de entrada para insertar antes de esta capa.
• batchSize : se usa para construir batchInputShape, si no se ha especificado aún.
• dtype: especifica el tipo de datos para esta capa. El valor predeterminado de este parámetro es ‘float32’.
• nombre: especifica el nombre de esta capa.
• entrenable: especifica si los pesos de esta capa se actualizan por ajuste.
• pesos: especifica los valores de peso iniciales de la capa.
• inputDType : se utiliza para indicar el inputDType y su valor puede ser ‘float32’ o ‘int32’ o ‘bool’ o ‘complex64’ o ‘string’.

Valor de retorno: Devuelve un objeto Dense.

Ejemplo 1:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Create a new dense layer
const denseLayer = tf.layers.dense({
   units: 2,
   kernelInitializer: 'heNormal',
   useBias: true
});
    
const input = tf.ones([2, 3]);
const output = denseLayer.apply(input);
    
// Print the output
output.print()

Producción:

Ejemplo 2:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Create a new dense layer
const denseLayer = tf.layers.dense({
   units: 3,
   kernelInitializer: 'heNormal',
   useBias: false
});
    
const input = tf.ones([2, 3, 3]);
const output = denseLayer.apply(input);
    
// Print the output
output.print()

Producción:

Ejemplo 3:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
    
// Create a new dense layer
const denseLayer = tf.layers.dense({
   units: 3,
   kernelInitializer: 'ones',
   useBias: false
});
    
const input = tf.ones([2, 3, 3]);
const output = denseLayer.apply(input);
    
// Print the output
output.print()

Producción:

Ejemplo 4:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Create a new dense layer
const denseLayer = tf.layers.dense({
   units: 3,
   kernelInitializer: 'randomUniform',
   useBias: false
});
    
const input = tf.ones([2, 3, 3]);
const output = denseLayer.apply(input);
    
// Print the output
output.print()

Producción:

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