W uczeniu maszynowym funkcja sigmoidalna dziennika oznacza wartość logarytmiczną funkcji sigmoidalnej. Funkcja sigmoidalna działa jako funkcja aktywacji, która dodaje nieliniowość do modelu. Po prostu funkcja sigmoidalna służy do tworzenia modelu nieliniowego.

Matematyczny wzór to 1 / (1 + exp (-x)).

Tf.Funkcja logsigmoid ()

Składnia:

tf.logsigmoid (tensor_input)

Parametr:

Tensor_input to tensor, który ma liczby.

Może być jeden lub dwuwymiarowy.

Przykład 1:

Utwórzmy jednowymiarowy tensor w JS, który ma wartości zerowe, niezdefiniowane i nan i zwróć wartości logsigmoid.

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.logsigmoid ()

Wyjście:

Tensor bierze zerowy jako 0, a nieokreślony i nan jako wartość nan.

1. 1. logsigmoid (0) => -0.6931472
   2. logsigmoid (1) => -0.3132616
   3. logsigmoid (0) => -0.6931472
   4. logsigmoid (nan) => -0.6931472
   5. logsigmoid (nan) => -0.6931472

Zaobserwowaliśmy, że jeśli wejście wynosi 0, NAN, NULL i nieokreślone, wartość logsigmoidalna wynosi -0.6931472.

Przykład 2:

Utwórzmy tensor, który ma dwa wymiary w JS z 2 wierszami i 2 kolumnami, które mają wartości dziesiętne i zwraca wartości logsigmoid.

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.logsigmoid ()

Wyjście:

1. 1. logsigmoid (1.23) =>-0.2564178
   2. logsigmoid (4.5599999) =>-0.0104076
   3. logsigmoid (-0.45) =>-0.9432489
   4. logsigmoid (7.8899999) => -0.0003744

Przykład 3:

Utwórzmy tensor, który ma dwa wymiary w JS z 2 wierszami i 2 kolumnami, które mają wartości wykładników i zwraca wartości logsigmoid.

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.logsigmoid ()

Wyjście:

1. 1. logsigmoid (2.7182817) => -0.0639022
   2. logsigmoid (3.7182817) => -0.0239857
   3. logsigmoid (1.7182819) => -0.1649839
   4. logsigmoid (3.1682818) => -0.0412147

Wniosek

W tym tensorflow.Samouczek JS, nauczyliśmy się zwracać naturalne wartości sigmoidalne logarytmiczne za pomocą TF.Funkcja logsigmoid () z trzema różnymi przykładami. Zaobserwowaliśmy, że jeśli wejście wynosi 0, NAN, NULL i niezdefiniowana, wartość sigmoidalna dziennika wynosi -0.6931472.