TensorFlow.js tf.logSigmoid()函数介绍

简介

TensorFlow.js tf.logSigmoid()函数是一个数学算法，其会把一个数字作为输入值，计算出它的log sigmoid 值，然后返回。该函数的形式如下：

tf.logSigmoid(x)

参数

该函数有一个参数：

• x：一个数值型的张量(Tensor)对象，其对应于传入的数字。

返回值

TensorFlow.js tf.logSigmoid()函数返回一个数字，其值为log sigmoid x。

示例

下面是一个JS代码片段，展示了如何使用 tf.logSigmoid() 函数。

//导入 tfjs
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

//创建张量
const x = tf.tensor2d([[0.5, 1], [-1, 2]]);

//计算log sigmoid
const result = tf.logSigmoid(x);

//显示结果
result.print();

详细说明

Log sigmoid 函数是常用的数学函数之一，其在机器学习和神经网络中应用广泛。该函数的公式为：

$$\text{logSigmoid}(x) = \log(\frac{1}{1+e^{-x}})$$

该函数的导数为：

$$\frac{\partial \text{logSigmoid}(x)}{\partial x} = \sigma(-x)$$

其中 $\sigma(x)$ 为 sigmoid 函数：$\sigma(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$。

浏览器支持

TensorFlow.js tf.logSigmoid()函数可以在所有主流浏览器中使用，包括 Chrome，Firefox 和 Safari。

总结

TensorFlow.js tf.logSigmoid()函数是一个非常有用的数学函数，具有广泛的应用场景。它可以被用于神经网络中，以及其他类型的机器学习应用中。如果您希望了解更多关于 TensorFlow.js 的信息，请访问 TensorFlow.js官方文档。