W tym artykule zobaczymy, jak zaokrąglić wartości w TensorFlow.JS Framework w JavaScript. Zalety zaokrąglania jest to, że możemy reprezentować wartości w formacie liczb całkowitych bez żadnych punktów dziesiętnych.

W uczeniu maszynowym funkcja sigmoidalna działa jako funkcja aktywacji, która dodaje nieliniowości do modelu. Po prostu funkcja sigmoidalna jest używana do tworzenia modelu nieliniowego. Matematyczny wzór to 1 / (1 + exp (-x)).

Zobaczymy, jak jest stosowany na elementach tensor.

Tf.funkcja sigmoid ()

TF.sigmoid () służy do zwrócenia wartości sigmoidów z danej wartości w tensorze.
Wymaga tylko jednego parametru, tensor, który ma liczby.

Zgodnie z wzorem x reprezentuje każdy element w tensorze. Wreszcie, wartość jest obliczana i powoduje wartość sigmoidalną.

Składnia:

tf.sigmoid (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 sigmoidów.

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.sigmoid ()

Wyjście:

1. 1 / (1 + exp (-0)) => 0
2. 1 / (1 + exp (-1)) => 0.7310586
3. 1 / (1 + exp (-0)) => 0.5
4. 1 / (1 + exp (-nan)) => nan
5. 1 / (1 + exp (-nan)) => nan

Zaobserwowaliśmy, że jeśli wejście jest NAN lub niezdefiniowane, sigmoid jest również NAN.

Przykład 2:

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

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.sigmoid ()

Wyjście:

1. 1 / (1 + exp (-1.23)) => 0.7738186
2. 1 / (1 + exp (-4.5599999)) => 0.9896463
3. 1 / (1 + exp (0.45)) => 0.3893608
4. 1 / (1 + exp (-7.8899999)) => 0.9996257

Przykład 3:

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

Wskazówka Linux

Tensorflow.JS - TF.sigmoid ()

Wyjście:

1. 1 / (1 + exp (-2.7182817)) => 0.9380968
2. 1 / (1 + exp (-3.7182817)) => 0.9762997
3. 1 / (1 + exp (-1.7182819)) => 0.8479074
4. 1 / (1 + exp (-3.1682818)) => 0.959623

Wniosek

W tym tensorflow.Samouczek JS, nauczyliśmy się zwracać wartości sigmoidalne za pomocą TF.funkcja sigmoid () z trzema różnymi przykładami. Wzór funkcji sigmoidalnej wynosi - 1 / (1 + exp (-x)). Zaobserwowaliśmy, że jeśli wejście jest NAN lub niezdefiniowane, sigmoid jest również NAN.