PINE LIBRARY
מעודכן MLActivationFunctions

Library "MLActivationFunctions"
Activation functions for Neural networks.
binary_step(value) Basic threshold output classifier to activate/deactivate neuron.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
linear(value) Input is the same as output.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
sigmoid(value) Sigmoid or logistic function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
sigmoid_derivative(value) Derivative of sigmoid function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
tanh(value) Hyperbolic tangent function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
tanh_derivative(value) Hyperbolic tangent function derivative.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
relu(value) Rectified linear unit (RELU) function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
relu_derivative(value) RELU function derivative.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
leaky_relu(value) Leaky RELU function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
leaky_relu_derivative(value) Leaky RELU function derivative.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
relu6(value) RELU-6 function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
softmax(value) Softmax function.
Parameters:
value: float array, values to process.
Returns: float
softplus(value) Softplus function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
softsign(value) Softsign function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
elu(value, alpha) Exponential Linear Unit (ELU) function.
Parameters:
value: float, value to process.
alpha: float, default=1.0, predefined constant, controls the value to which an ELU saturates for negative net inputs. .
Returns: float
selu(value, alpha, scale) Scaled Exponential Linear Unit (SELU) function.
Parameters:
value: float, value to process.
alpha: float, default=1.67326324, predefined constant, controls the value to which an SELU saturates for negative net inputs. .
scale: float, default=1.05070098, predefined constant.
Returns: float
exponential(value) Pointer to math.exp() function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
function(name, value, alpha, scale) Activation function.
Parameters:
name: string, name of activation function.
value: float, value to process.
alpha: float, default=na, if required.
scale: float, default=na, if required.
Returns: float
derivative(name, value, alpha, scale) Derivative Activation function.
Parameters:
name: string, name of activation function.
value: float, value to process.
alpha: float, default=na, if required.
scale: float, default=na, if required.
Returns: float
Activation functions for Neural networks.
binary_step(value) Basic threshold output classifier to activate/deactivate neuron.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
linear(value) Input is the same as output.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
sigmoid(value) Sigmoid or logistic function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
sigmoid_derivative(value) Derivative of sigmoid function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
tanh(value) Hyperbolic tangent function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
tanh_derivative(value) Hyperbolic tangent function derivative.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
relu(value) Rectified linear unit (RELU) function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
relu_derivative(value) RELU function derivative.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
leaky_relu(value) Leaky RELU function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
leaky_relu_derivative(value) Leaky RELU function derivative.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
relu6(value) RELU-6 function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
softmax(value) Softmax function.
Parameters:
value: float array, values to process.
Returns: float
softplus(value) Softplus function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
softsign(value) Softsign function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
elu(value, alpha) Exponential Linear Unit (ELU) function.
Parameters:
value: float, value to process.
alpha: float, default=1.0, predefined constant, controls the value to which an ELU saturates for negative net inputs. .
Returns: float
selu(value, alpha, scale) Scaled Exponential Linear Unit (SELU) function.
Parameters:
value: float, value to process.
alpha: float, default=1.67326324, predefined constant, controls the value to which an SELU saturates for negative net inputs. .
scale: float, default=1.05070098, predefined constant.
Returns: float
exponential(value) Pointer to math.exp() function.
Parameters:
value: float, value to process.
Returns: float
function(name, value, alpha, scale) Activation function.
Parameters:
name: string, name of activation function.
value: float, value to process.
alpha: float, default=na, if required.
scale: float, default=na, if required.
Returns: float
derivative(name, value, alpha, scale) Derivative Activation function.
Parameters:
name: string, name of activation function.
value: float, value to process.
alpha: float, default=na, if required.
scale: float, default=na, if required.
Returns: float
הערות שחרור
v2Added:
softmax_derivative(value) Softmax derivative function.
Parameters:
value: float array, values to process.
Returns: float
ספריית Pine
ברוח TradingView אמיתית, המחבר פרסם את קוד Pine זה כספריית קוד פתוח כך שמתכנתי Pine אחרים מהקהילה שלנו יוכלו לעשות בו שימוש חוזר. כל הכבוד למחבר! אתה יכול להשתמש בספרייה זו באופן פרטי או בפרסומי קוד פתוח אחרים, אך השימוש החוזר בקוד זה בפרסומים כפוף לכללי הבית.
כתב ויתור
המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.
ספריית Pine
ברוח TradingView אמיתית, המחבר פרסם את קוד Pine זה כספריית קוד פתוח כך שמתכנתי Pine אחרים מהקהילה שלנו יוכלו לעשות בו שימוש חוזר. כל הכבוד למחבר! אתה יכול להשתמש בספרייה זו באופן פרטי או בפרסומי קוד פתוח אחרים, אך השימוש החוזר בקוד זה בפרסומים כפוף לכללי הבית.
כתב ויתור
המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.