介绍
node-red-contrib-neuralnet 是一个基于 Neural Network (神经网络) 的 Node-RED 节点包。它的作用是通过机器学习的方法，实现数据的分析预测。这个包可以适用于多种不同的场合及多个不同的 Node-RED 系统。
安装
这个 NPM 包可以通过以下命令进行安装：
npm install node-red-contrib-neuralnet
使用
创建神经网络
首先，你需要创建一个神经网络。你可以使用 Neural Network 节点来创建一个新的神经网络。例如：
[{
"id": "001",
"type": "neuralnet",
"name": "my network",
"numHiddenLayers": 2,
"numNeuronsHiddenLayer1": 4,
"numNeuronsHiddenLayer2": 2
}]在这里，我们创建了一个名为 "my network" 的神经网络。这个网络包含有两个隐藏层，第一层有 4 个神经元，第二层有 2 个神经元。
训练神经网络
一旦你创建了一个神经网络，你就可以通过几个步骤来进行训练。下面是一些训练神经网络的常见步骤：
- 准备训练数据。你需要准备一些数据，用于对神经网络进行训练。
-- -------------------- ---- -------
--
----- ------
------- ---------
------- ------- -------- ------
-------- ---
---------- -
--------- ----- ---- -----
---------- ----- ----
--
--------- ---
---------- ---
------- ------
------------ ----
-------- -------- -------
--在这里，我们向神经网络注入了一些训练数据。这个数据包括了输入和目标值。
- 训练神经网络。你需要对神经网络进行训练，以便使它能够预测出正确的结果。
-- -------------------- ---- -------
--
----- ------
------- ---------- -------
------- ------ ---------
--------------- ----
---------------- -----
------------ --
------------- --
-------- -------- -------
--这个训练过程包括几个参数。比如，"learningRate" 参数用来指定训练过程的学习率，"numIterations" 参数用来指定训练神经网络的迭代次数，以及 "numInputs" 和 "numOutputs" 参数分别指定神经网络的输入和输出层数量。
- 获取预测结果。你可以通过以下方式获取神经网络的预测结果。
[{
"id": "005",
"type": "neuralnet predict",
"name": "predict network",
"wires": [["007"]]
}]示例代码
下面是一个完整的神经网络 Node-RED 流程的示例代码：
-- -------------------- ---- -------
--
----- ------
------- ------------
------- --- ---------
------------------ --
------------------------- --
------------------------- -
-- -
----- ------
------- ---------
------- ------- -------- ------
-------- ---
---------- -
--------- ----- ---- -----
---------- ----- ----
--
--------- ---
---------- ---
------- ------
------------ ----
-------- -------- -------
-- -
----- ------
------- ---------- -------
------- ------ ---------
--------------- ----
---------------- -----
------------ --
------------- --
-------- -------- -------
-- -
----- ------
------- ---------- ---------
------- -------- ---------
-------- ---------
-- -
----- ------
------- --------
------- ---
--------- -----
---------- --------
----------- --------
---- ----
---- ----
-------- --
-- -
----- ------
------- --------
------- ---
--------- -----
---------- --------
----------- --------
---- ----
---- ----
-------- --
-- -
----- ------
------- --------
------- ---
--------- -----
---------- --------
----------- --------
---- ----
---- ----
-------- --
--结论
node-red-contrib-neuralnet 是一个非常有用的 NPM 包，它可以帮助你轻松地创建和训练神经网络。首先，你需要创建神经网络，在这个过程中，你可以设置一些参数，例如隐藏层数量以及每个隐藏层里的神经元数量。
接着，你需要注入数据并进行训练。这个训练过程会在一定次数内反复训练，直到得到最合适的模型和权重参数。最后，你就可以使用这个神经网络来预测各种数据，并在你的 Node-RED 项目中应用它。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/600559e081e8991b448d767e