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
Added:
softmax_derivative(value) Softmax derivative function.
Parameters:
value: float array, values to process.
Returns: float
Biblioteca Pine
Siguiendo fielmente el espíritu de TradingView, el autor ha publicado este código Pine como una biblioteca de código, permitiendo que otros programadores de Pine en nuestra comunidad puedan volver a utilizarlo. ¡Un brindis por el autor! Puede utilizar esta biblioteca de forma privada o en otras publicaciones de código abierto, pero tenga en cuenta que la reutilización de este código en publicaciones se rige por las Normas internas.
Exención de responsabilidad
Biblioteca Pine
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