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 .sigmoid() se utiliza para encontrar el sigmoide de la entrada de tensor indicada, es decir, 1 / (1 + exp(-x)) y se realiza por elementos.
Sintaxis:
tf.sigmoid(x)
Parámetros: esta función acepta un solo parámetro que se ilustra a continuación:
- x: Es la entrada del tensor y puede ser de tipo tf.Tensor, o 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([-1, 15, 0, Math.E-1]); // Calling sigmoid() method and // printing output y.sigmoid().print();
Producción:
Tensor [0.2689414, 0.9999996, 0.5, 0.8479074]
Ejemplo 2: En este ejemplo, el parámetro se pasa directamente a la función sigmoide.
Javascript
// 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 sigmoid() method var res = tf.sigmoid(y) // Printing output res.print();
Producción:
Tensor [0.6224594, 0.1824255, 0.6592603]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA