Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o en Node.js.
La función tf.initializers.heNormal() extrae muestras de una distribución normal truncada centrada en cero con stddev = sqrt(2 / fanIn) dentro de [-limit, limit] donde limit es sqrt(6 / fan_in) . Tenga en cuenta que fanIn es el número de entradas en el peso del tensor.
Sintaxis:
tf.initializers.heNormal(arguments)
Parámetros:
- argumentos: Es un objeto que contiene semilla (un número) que es el generador de números aleatorios semilla/número.
Devuelve valor: Devuelve tf.initializers.Initializer
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" // Initializing the .initializers.heNormal() // function const geek = tf.initializers.heNormal(7) // Printing gain console.log(geek); console.log('\nIndividual values:\n'); console.log(geek.scale); console.log(geek.mode); console.log(geek.distribution);
Producción:
{ "scale": 2, "mode": "fanIn", "distribution": "normal" } Individual values: 2 fanIn normal
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.Js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs // Defining the input value const inputValue = tf.input({shape:[4]}); // Initializing tf.initializers.heNormal() function const funcValue = tf.initializers.heNormal(3) // Creating dense layer 1 const dense_layer_1 = tf.layers.dense({ units: 7, activation: 'relu', kernelInitialize: funcValue }); // Creating dense layer 2 const dense_layer_2 = tf.layers.dense({ units: 8, activation: 'softmax' }); // Output const outputValue = dense_layer_2.apply( dense_layer_1.apply(inputValue) ); // Creation the model. const model = tf.model({ inputs: inputValue, outputs: outputValue }); // Predicting the output. model.predict(tf.ones([2, 4])).print();
Producción:
Tensor
[[0.0802892, 0.1482767, 0.1004469, 0.1141223, 0.218376, 0.1217001, 0.139549, 0.0772399],
[0.0802892, 0.1482767, 0.10044469, 0.1141223, 0.2121212121212121212121212121212121212121212121212121212212212AT
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#initializers.heNormal
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por cyber_psych0 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA