PINE LIBRARY
Cập nhật 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
Phát hành các Ghi chú
v2Added:
softmax_derivative(value) Softmax derivative function.
Parameters:
value: float array, values to process.
Returns: float
Thư viện Pine
Theo tinh thần TradingView thực sự, tác giả đã xuất bản mã Pine này dưới dạng thư viện nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng của chúng tôi có thể sử dụng lại. Xin tri ân tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này riêng tư hoặc trong các bài đăng nguồn mở khác. Tuy nhiên, bạn cần sử dụng lại mã này theo Nội quy chung.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.
Thư viện Pine
Theo tinh thần TradingView thực sự, tác giả đã xuất bản mã Pine này dưới dạng thư viện nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng của chúng tôi có thể sử dụng lại. Xin tri ân tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này riêng tư hoặc trong các bài đăng nguồn mở khác. Tuy nhiên, bạn cần sử dụng lại mã này theo Nội quy chung.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.