Neste artigo, veremos como arredondar os valores no tensorflow.Estrutura JS no JavaScript. As vantagens do arredondamento é que podemos representar os valores em um formato inteiro sem pontos decimais.

No aprendizado de máquina, a função sigmóide atua como uma função de ativação que adiciona a não linearidade a um modelo. Simplesmente, a função sigmoid é usada para criar um modelo não linear. A fórmula matemática é 1 / (1 + exp (-x)).

Veremos como é aplicado em elementos tensores.

Tf.função sigmoid ()

O tf.sigmoid () é usado para retornar os valores sigmóides de um determinado valor em um tensor.
É preciso apenas um parâmetro, o tensor, que tem números.

De acordo com a fórmula, X representa cada elemento em um tensor. Finalmente, o valor é calculado e resulta em um valor sigmóide.

Sintaxe:

tf.sigmoid (tensor_input)

Parâmetro:

O tensor_input é um tensor que tem números.
Pode ser um ou bidimensional.

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional em JS que tenha valores nulos, indefinidos e nan e retorne os valores sigmóides.

Linux Dica

Tensorflow.JS - TF.sigmoid ()

Saída:

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

Observamos que, se a entrada for nan ou indefinida, o sigmóide também é NAN.

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor que tenha duas dimensões em JS com 2 linhas e 2 colunas que possuem valores decimais e retorne os valores sigmóides.

Linux Dica

Tensorflow.JS - TF.sigmoid ()

Saída:

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

Exemplo 3:

Vamos criar um tensor que tenha duas dimensões em JS com 2 linhas e 2 colunas que possuem valores de expoente e retorne os valores sigmóides.

Linux Dica

Tensorflow.JS - TF.sigmoid ()

Saída:

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

Conclusão

Neste tensorflow.JS Tutorial, aprendemos a devolver os valores sigmóides usando o TF.função sigmoid () com três exemplos diferentes. A fórmula para a função sigmóide é - 1 / (1 + exp (-x)). Observamos que, se a entrada for nan ou indefinida, o sigmóide também é NAN.