Función Tensorflow.js tf.initializers.orthogonal()

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.orthogonal() produce una array ortogonal aleatoria.

Sintaxis:

tf.initializers.orthogonal(arguments)

Parámetros:

• Argumentos: Es un objeto que contiene semilla (un número) que es la semilla del generador de números aleatorios y una ganancia (un número) que es un factor multiplicativo para ser aplicado a la array ortogonal. Su valor predeterminado se considera como 1.

Devuelve valor: Devuelve tf.initializers.Initializer

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Initializing the .initializers.orthogonal() function
let geek = tf.initializers.orthogonal(2)
 
// Printing gain value
console.log(geek);
 
// Printing individual gain value
console.log('\nIndividual values:\n');
console.log(geek.DEFAULT_GAIN);
console.log(geek.gain);

Producción:

{
  "DEFAULT_GAIN": 1,
  "gain": 1
}

Individual values:

1
1

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs
 
// Defining the input value
const inputValue = tf.input({shape:[4]});
 
// Initializing tf.initializers.orthogonal() function
const funcValue = tf.initializers.orthogonal(4)
 
// Creating dense layer 1
const dense_layer_1 = tf.layers.dense({
    units: 6,
    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
    [[0.0925488, 0.0833014, 0.1223793, 0.1189993, 
      0.0733501, 0.1645982, 0.1299256, 0.2148973],
     [0.0925488, 0.0833014, 0.1223793, 0.1189993, 
      0.0733501, 0.1645982, 0.1299256, 0.2148973]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/3.6.0/#initializers.orthogonal