Función Tensorflow.js tf.prelu()

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 .prelu() se utiliza para encontrar la linealidad rectificada con fugas de la entrada de tensor indicada junto con los alfas paramétricos y se realiza por elementos.

Sintaxis:  

tf.prelu(x, alpha)

¿Dónde, x < 0? alfa * x : f(x) = x

Parámetros:  

  • x: es la entrada de tensor indicada y puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
  • alfa: es el factor de escala establecido para los valores negativos indicados en la entrada del tensor, y puede ser del tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.

Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor.

Ejemplo 1:  

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input elements
const y = tf.tensor1d([-11, 12, -31, 36]);
  
// Defining alpha
const alp = tf.scalar(0.2);
  
// Calling prelu() method and
// Printing output
y.prelu(alp).print();

Producción:

Tensor
    [-2.2, 12, -6.2000003, 36]

Ejemplo 2:

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling prelu() method and
// Printing output
var res = tf.prelu(tf.tensor1d(
  [-1.9, 8.2, -6.1, 13.6]), tf.scalar(-1));
res.print();

Producción:

Tensor
    [1.9, 8.1999998, 6.0999999, 13.6000004]

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

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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