tf.compat.v1.math.erf

Вычисляет функцию ошибок Гаусса x поэлементно. В статистике, для неотрицательных значений \(x\), функция ошибок имеет следующее толкование: для случайной величины \(Y\), которая распределена нормально со средним значением 0 и дисперсией \(1/\sqrt{2}\), \(erf(x)\) — это вероятность того, что \(Y\) попадает в интервал \([−x, x]\).

tf.compat.v1.math.erf(
    x: Annotated[Any, tf.raw_ops.Any],
    name=None
) -> Annotated[Any, tf.raw_ops.Any]

Например:

tf.math.erf([[1.0, 2.0, 3.0], [0.0, -1.0, -2.0]])
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.8427007,  0.9953223,  0.999978 ],
       [ 0.       , -0.8427007, -0.9953223]], dtype=float32)>

Аргументы
`x`	А `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
А `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`. Если `x` является `SparseTensor`, возвращает `SparseTensor(x.indices, tf.math.erf(x.values, ...), x.dense_shape)`

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/math/erf