Función Tensorflow.js tf.logSigmoid()

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 .logSigmoid() se usa para encontrar el log sigmoide de la entrada de tensor indicada y se realiza por elementos.

Sintaxis:  

tf.logSigmoid(x)

Parámetros: Esta función acepta tres parámetros que se ilustran a continuación:

• x: Es la entrada del tensor, y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.

Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.

Ejemplo 1:  

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input elements
const y = tf.tensor1d([1, 15, 38, Math.E]);
  
// Calling logSigmoid() method and
// printing output
y.logSigmoid().print();

Producción:

Tensor
    [-0.3132617, -3e-7, 0, -0.0639021]

Ejemplo 2: En este ejemplo, el parámetro se pasa directamente a la función logSigmoid.

// Importing the tensorflow.js library 
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining float values
var val = [0.5, 1.5, .66];
  
// Calling tensor1d method
const y = tf.tensor1d(val);
  
// Calling logSigmoid() method
var res = tf.logSigmoid(y)
  
// Printing output
res.print();

Producción:

Tensor
    [-0.474077, -0.2014133, -0.4166367]