Tensorflow.js tf.selu()函数

Tensorflow.js中的tf.selu()函数实现了一个具有自标准化性质的激活函数。SELU是Scaled Exponential Linear Units的缩写，由Hendrikson等人在一篇2017年的论文中提出。它在深层神经网络中表现良好，能够防止梯度消失和梯度爆炸问题，同时提高了模型的泛化能力。

使用示例

const x = tf.randomNormal([2, 2]);
const y = tf.selu(x);
y.print();

以上代码会生成一个2x2的随机张量x，然后使用tf.selu()函数作为激活函数的方式，得到一个新的张量y，并打印输出结果。输出的结果如下：

Tensor
    [[0.7840132  -1.0309955 ]
     [0.87689817 -0.66564816]]

参数说明

tf.selu(x)函数的参数x是一个张量，可以是任意形状和大小的张量。

技术原理

SELU激活函数是基于ELU（Exponential Linear Unit）激活函数的改进版，其数学表达式为：

f(x) = lambda * { x              (x > 0)
                 alpha * (exp(x) - 1) (x <= 0) }

其中alpha、lambda是常数，是为了满足SELU具有自标准化性质。SELU的自标准化性质可以使深度网络中激活值保持稳定，从而解决了梯度消失和梯度爆炸问题，同时提高了模型的泛化能力。

总结

在Tensorflow.js中使用tf.selu()函数能够实现具有自标准化性质的SELU激活函数，该函数能够有效解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时提高了模型的泛化能力。