Función Tensorflow.js tf.movingAverage()

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

La función .movingAverage() se utiliza para determinar la media móvil de una variable.

Nota:

• En ausencia de zeroDebias , la operación de media móvil se especifica mediante: v += delta. Donde, delta = (1 – decaimiento) * (x – v).
• En presencia de zeroDebias (predeterminado), el término delta se mide para desviar el efecto de la (presunta) inicialización cero de v. Donde delta /= (1 – decaimiento ^ paso).
• Esta función es completamente apátrida y no mantiene la ruta del conteo de pasos. Además, el recuento de pasos indicado exige que la persona que llama lo guarde y lo transmita como paso .

Sintaxis:

tf.movingAverage(v, x, decay, step?, zeroDebias?)

Parámetros:  

• v: El valor promedio móvil actual establecido. Puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
• x: el nuevo valor de entrada establecido, que debe tener la misma forma y tipo de datos como v .
• decaimiento: El factor de decaimiento establecido. Cuyos valores son 0.95 y 0.99 típicamente. Puede ser de tipo número, o tf.Scalar.
• paso: El conteo de pasos indicado. Es opcional y es de tipo número, o tf.Scalar.
• zeroDebias: Comprueba si se va a ejecutar zeroDebias . El valor predeterminado es verdadero. Es opcional y es de tipo booleano .

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor.

Ejemplo 1: 

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Defining current moving average value
const v = tf.tensor1d([1, 3, 5, 1]);
 
// Defining new input value
const x = tf.tensor1d([1, 7, 2, 1]);
 
// Defining decay factor
const decay_factor = 0.75;
 
// Calling movingAverage() method
const res = tf.movingAverage(v, x, decay_factor, 2, true);
 
// Printing output
res.print();

Producción:

Tensor
    [1, 5.2857141, 3.2857144, 1]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Calling movingAverage() method
tf.movingAverage(tf.tensor1d([1.1, 3.1, 5.5, 1.3]),
               tf.tensor1d([1.2, 7.4, 2.6, 1.1]), 0.99, 5, false).print();

Producción:

Tensor
    [1.1010001, 3.1429999, 5.4710002, 1.298]

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