TensorFlow.js 层高级激活完整参考

TensorFlow.js是一款基于JavaScript的深度学习库，提供了许多高级激活函数，可以用来设计、训练和部署神经网络模型。本文将详细介绍TensorFlow.js中的高级激活函数，包括：PReLU、ELU、ReLU6、LeakyReLU、GELU、Swish和Hardsigmoid。

PReLU

PReLU是一种带参数的修正线性单元（ReLU），可通过以下公式计算：

f(x) = max(0, x) + alpha * min(0, x)

其中alpha是可学习的参数。

在TensorFlow.js中，可以使用tf.layers.prelu()方法创建一个PReLU图层:

const preluLayer = tf.layers.prelu({ alpha: 0.1 });

ELU

ELU（指数线性单元）是一种比ReLU更平滑的激活函数，它可通过以下公式计算：

f(x) = max(0, x) + min(0, alpha * (exp(x) - 1))

其中alpha是可选的缩放因子（默认为1.0）。在ELU函数中，负数输入相比ReLU函数具有更平缓的斜率，并且可以生成更稳定的梯度。

在TensorFlow.js中，可以使用tf.layers.elu()方法创建一个ELU图层:

const eluLayer = tf.layers.elu({ alpha: 0.1 });

ReLU6

ReLU6是一种与ReLU类似的激活函数，可以将负的输入值截断为0，而将正输入值限制在6以下：

f(x) = min(max(0, x), 6)

在TensorFlow.js中，可以使用tf.layers.relu6()方法创建一个ReLU6图层:

const relu6Layer = tf.layers.relu6();

LeakyReLU

LeakyReLU是一种与ReLU类似的激活函数，可以在负值输入处引入一个比0小的斜率：

f(x) = max(alpha * x, x)

其中alpha是可选的斜率（默认为0.3）。

在TensorFlow.js中，可以使用tf.layers.leakyReLU()方法创建一个LeakyReLU图层:

const leakyReLULayer = tf.layers.leakyReLU({ alpha: 0.2 });

GELU

GELU（高斯误差线性单元）是一种新近提出的激活函数，它将ReLU和sigmoid函数的优点结合起来：

f(x) = 0.5 * x * (1 + erf(x / sqrt(2)))

其中erf是误差函数。

在TensorFlow.js中，可以使用tf.layers.gelu()方法创建一个GELU图层:

const geluLayer = tf.layers.gelu();

Swish

Swish是一种新近提出的激活函数，它与GELU函数类似，但是更简单：

f(x) = x * sigmoid(beta * x)

其中beta是可选的缩放因子（默认为1.0）。在Swish函数中，正输入值随着x的增加而增加，而负输入值随着x的减少而减少。

在TensorFlow.js中，可以使用tf.layers.swish()方法创建一个Swish图层:

const swishLayer = tf.layers.swich({ beta: 1.5 });

Hardsigmoid

Hardsigmoid是一种将sigmoid函数简化的激活函数，它在0附近具有线性行为：

f(x) = max(0, min(1, alpha * x + 0.5))

其中alpha是可选的斜率因子（默认为0.2）。

在TensorFlow.js中，可以使用tf.layers.hardSigmoid()方法创建一个Hardsigmoid图层:

const hardSigmoidLayer = tf.layers.hardSigmoid({ alpha: 0.5 });

以上是TensorFlow.js中的高级激活函数的完整参考。通过使用这些激活函数，可以使神经网络模型更加灵活和强大，并获得更好的性能。