简介
jsneum 是一个前端 JavaScript 库，它允许您在浏览器中构建神经网络。您可以使用此库编写自己的神经网络算法，训练和使用它，无需任何服务器或云计算资源。
使用 jsneum，您可以：
- 快速入门，构建各种神经网络
- 训练神经网络，优化它们以达到最佳性能
- 使用神经网络，根据实时数据进行实时预测和推理
安装
npm install jsneum
或者从 github 下载最新的源代码。
使用教程
创建神经网络
使用 jsneum 的第一步是创建神经网络。创建一个带有 3 个输入和 1 个输出的神经网络非常简单：
const net = new jsneum.Network(3, 1);
这里我们使用神经网络的构造函数指定输入和输出数量。
训练神经网络
创建神经网络后，您需要为它提供一些训练数据。训练数据包括输入和对应的输出。使用这些训练数据，jsneum 可以优化神经网络的参数以达到更好的性能。
假设我们有一个包含训练样本的数组，每个样本都有三个输入和一个输出：
const samples = [
{ input: [1, 1, 0], output: [0] },
{ input: [0, 1, 1], output: [1] },
{ input: [1, 0, 1], output: [1] },
{ input: [0, 0, 0], output: [0] }
];我们可以使用 train 函数将训练数据传递给神经网络以进行训练：
net.train(samples, {
learningRate: 0.1,
batchSize: 1,
epochs: 1000
});这里，我们使用了一些训练参数，例如学习速率、批次大小和周期数。学习速率可以理解为学习的速度，批次大小是每次训练所用的样本数量，周期数表示我们要进行多少轮训练。
使用神经网络
训练神经网络后，我们可以使用该神经网络进行预测。假设我们有一个包含测试数据的数组，每个测试样本都有三个输入：
const tests = [
{ input: [1, 0, 0] },
{ input: [0, 1, 0] },
{ input: [0, 0, 1] }
];我们可以使用 feedForward 函数对神经网络进行前向传递以获得预测值：
tests.forEach(test => {
const output = net.feedForward(test.input);
console.log(input, output);
});示例代码
下面是完整的示例代码：
-- -------------------- ---- ------- ----- ------ - ------------------ -- ------ ----- --- - --- ----------------- --- -- ------ ----- ------- - - - ------ --- -- --- ------- --- -- - ------ --- -- --- ------- --- -- - ------ --- -- --- ------- --- -- - ------ --- -- --- ------- --- - -- -- ------ ------------------ - ------------- ---- ---------- -- ------- ---- --- -- ------ ----- ----- - - - ------ --- -- -- -- - ------ --- -- -- -- - ------ --- -- -- - -- ------------------ -- - ----- ------ - ---------------------------- ------------------ -------- ---
指导意义
使用 jsneum 可以轻松构建神经网络并进行训练和预测。此库使得构建和使用神经网络更加容易，并且不需要使用任何服务器或云计算资源。
在实际应用中，jsneum 可以用于各种场景，例如预测股票价格、图像分类、自然语言处理等。此外，jsneum 还提供了许多高级功能，例如多层神经网络、激活函数、损失函数等，可以帮助您进一步提高模型的性能。
总之，如果你对人工智能和机器学习感兴趣，那么学习 jsneum 是一个很不错的选择。
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