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.layers.bidireccional es un contenedor bidireccional para la capa RNN.
Sintaxis:
tf.layers.bidirectional( args )
Parámetros: Esta función acepta objetos como parámetros con los siguientes campos:
- capas: Es la instancia de la capa RNN que se va a envolver.
- mergeMode: debe ser ‘sum’ o ‘mul’ o ‘concat’ o ‘ave’. Es el modo en el que se combinan la salida de avance y retroceso o RNN.
- inputShape: debe ser una array de números. Este campo se usa para crear la capa de entrada que se usa para insertarse antes de esta capa.
- batchInputShape: debe ser una array de números. Este campo se usará si la forma de entrada y este campo se proporcionan como un parámetro para crear la capa de entrada que se usa para insertar antes de esta capa.
- tamaño del lote: debe ser un número. En ausencia de batchInputShape, este campo se usa para crear batchInputShape con forma de entrada. batchInputShape : [ atchSize , …inputShape].
- dtype: si esta capa se usa como capa de entrada, este campo se usa como el tipo de datos para esta capa.
- nombre: Debe ser un tipo de string. este campo define el nombre de esta capa.
- entrenable: debe ser booleano. Este campo define si los pesos de esta capa se pueden entrenar con ajuste o no.
- pesos: Este debería ser un tensor que defina el valor de peso inicial para esta capa.
Devoluciones: Devuelve Bidireccional.
Ejemplo 1:
Javascript
import * as tf from '@tensorflow/tfjs' // Bidirectional layer const k = tf.layers.bidirectional({ layer: tf.layers.dense({units: 4}), batchInputShape: [32, 10, 16], }); // Creating input layer const input = tf.input({shape: [10,16,32]}); const output = k.apply(input); // Printing the Input Shape console.log(JSON.stringify(output.shape));
Producción:
[null,10,16,8]
Ejemplo 2:
Javascript
import * as tf from '@tensorflow/tfjs' // Instance of RNN layer const RNN = tf.layers.dense({units: 3}); // Creating Bidirectional layer const k = tf.layers.bidirectional({ layer: RNN, mergeMode: 'sum', batchInputShape: [8, 4, 2], }); // Create a 3d tensor const x = tf.tensor([1, 2, 3, 4], [4, 1]); // Apply Bidirectional layer to x const output = k.apply(x); // Print output output.print()
Producción:
Tensor [[-0.6737164, -1.6011676, 1.9193256], [-1.3474327, -3.2023351, 3.8386512], [-2.0211492, -4.8035026, 5.7579765], [-2.6948655, -6.4046702, 7.6773024]]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.bidireccional
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por satyam00so y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA