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