简介
@tessdata/ell 是一个NPM包，提供了赋予刚体物理的机器学习功能的工具。通过使用该包，您可以训练一个神经网络，从而实现一个能够感受到外界物理环境并能够作出反应的物理模拟器。
安装
在使用之前，您需要先安装该NPM包。这可以通过命令行来完成：
npm install --save @tessdata/ell
使用方法
该包提供了一个 Model 对象，该对象可帮助您使用神经网络的机器学习功能。
创建模型
要使用模型对象，您首先需要创建该对象。使用以下 JavaScript 代码创建一个模型:
const { Model } = require('@tessdata/ell');
const model = await Model.create(); 张量(Tensor)
机器学习中最基本的组成单元是张量(Tensor)。这是一个多维数组，可以存储训练数据和模型参数。我们可以用以下方式创建张量:
const data = { x: [1, 2, 3, 4], y: [1, 3, 5, 7] };
const x = model.tensor(data.x);
const y = model.tensor(data.y); 训练模型
训练模型是机器学习的一个重要步骤。您可以使用以下代码来训练该模型:
const config = { activation: 'relu', loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd' };
model.compile(config);
const history = await model.fit(x, y, { epochs: 200 }); 在训练完成后，您可以使用该模型来进行预测了。
进行预测
使用以下代码来进行预测：
const inputData = { x: [5, 6, 7, 8] };
const prediction = await model.predict(model.tensor(inputData.x));
console.log(prediction.dataSync()); 其中 dataSync() 函数返回刚刚所预测的值。
在这个例子中，预测的结果将是 [9.007828, 10.39744, 11.787049, 13.176655]
案例演示
接下来，我们将用一个简单的案例演示如何使用 @tessdata/ell 包:
HTML:
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--------------------------------------------- --------- ------- 在这个简单的案例中，我们在 input 中输入一个数字，并点击 Predict 按钮，然后 @tessdata/ell 包会根据我们已经训练好的模型来预测当前输入数字的值。我们使用了神经网络来预测当前输入的数字值。
结论
机器学习是一个令人兴奋的领域。 @tessdata/ell 包提供的工具赋予了刚体物理机器学习功能，使得我们能够实现具有感知能力的物理模拟器。在本文中，我们简要介绍了如何使用 @tessdata/ell 包，并提供了一个简单的案例来演示其功能。使用 @tessdata/ell 包，您可以探索更多的机器学习功能，并实现更多的应用。
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