Tensorflow.js tf.tanh()函数

Tensorflow.js是一个针对JavaScript开发者的深度学习库，能够利用浏览器和Node.js环境中进行机器学习。

tf.tanh()函数是Tensorflow.js中的激活函数之一，它可以用于神经网络的输入和隐藏层的激活函数。它的作用是通过将输入映射到[-1,1]的范围内来产生非线性的输出。

语法

tf.tanh(x)

参数

• x：一个张量（Tensor），它的数据类型必须是浮点数，即float32，float64或int32。

返回值

• 一个tensorflow.js张量，和输入张量（一个元素级的操作）有相同的类型和形状。

示例

// 引入tensorflow.js库
const tf = require("@tensorflow/tfjs");

// 载入输入张量
const inputTensor = tf.tensor([-4.0, -2.0, 0.0, 2.0, 4.0]);
// tf.tanh()函数的调用
const outputTensor = tf.tanh(inputTensor);
console.log(`inputTensor:\n${inputTensor}\noutputTensor:\n${outputTensor}`);

输出结果：

inputTensor:
Tensor
    [[-4],
     [-2],
     [ 0],
     [ 2],
     [ 4]]
outputTensor:
Tensor
    [[-0.99932945],
     [-0.9640276 ],
     [ 0        ],
     [ 0.9640276 ],
     [ 0.99932945]]

应用场景

通常，当神经网络的输出值介于0和1之间时，它会被解释为某种概率。但是，与tf.sigmoid()不同，tf.tanh()函数的输出值介于-1.0和1.0之间，因此其应用场景更加广泛。例如，在文本分类中，分析评论时可以使用tanh()函数作为激活函数。

总结

tf.tanh()函数是tensorflow.js中的激活函数之一，它将输入张量映射到一个范围内，产生非线性的输出。在机器学习和人工智能的应用中，tf.tanh()函数是一个非常有用的工具，可以提高模型的性能和准确性。