介绍
canoga 是一个用于生成手写识别神经网络的 JavaScript 库。通过使用 canoga，您可以构建和训练自己的神经网络，以进行手写数字识别、人脸识别和其他图像分类任务。
安装
要安装 canoga，您需要在终端中运行以下命令：
npm install canoga
创建神经网络
要创建一个神经网络，您需要使用 canoga 中的 Network 类：
const { Network } = require('canoga');
const network = new Network({
input: 784,
hidden: [256],
output: 10
});上面的代码创建了一个包含输入层、一个隐藏层和输出层的神经网络。输入层具有 784 个节点（代表 28x28 像素的图像），隐藏层具有 256 个节点，输出层具有 10 个节点（代表数字 0-9）。
构建和训练数据集
要训练神经网络，您需要使用训练数据集。例如，如果您要进行手写数字识别，则可以使用 MNIST 数据集。可以使用 canoga 提供的 MNIST 类加载数据集：
const { MNIST } = require('canoga');
const mnist = new MNIST();
const trainingData = mnist.trainingData;
const testData = mnist.testData;上面的代码加载了 MNIST 数据集，并将其拆分为训练数据集和测试数据集。
要将训练数据集提供给神经网络进行训练，您需要使用网络的 train 方法：
network.train(trainingData, {
epochs: 5,
batchSize: 32,
learningRate: 0.1
});上面的代码将训练数据集提供给神经网络进行 5 次训练迭代。在每个迭代期间，神经网络将按 32 个数据点的批次进行训练，并使用学习速率为 0.1 来更新权重和偏差。
测试神经网络
一旦神经网络训练完成，您可以使用测试数据集来测试其性能：
const { accuracy } = network.test(testData);
console.log('Test accuracy: ', accuracy);上面的代码使用测试数据集来测试神经网络的性能，并计算其准确率。
示例
以下代码示例演示了如何使用 canoga 进行手写数字识别：
-- -------------------- ---- ------- ----- - -------- ----- - - ------------------ ----- ------- - --- --------- ------ ---- ------- ------ ------- -- --- ----- ----- - --- -------- ----- ------------ - ------------------- ----- -------- - --------------- --------------------------- - ------- -- ---------- --- ------------- --- --- ----- - -------- - - ----------------------- ----------------- --------- -- ---------- ----- --------------- - ------------------------ - ----------------------- ----- ----- - -------------------------------- ----- ------ - ----------------------- ----------------------- -- -------- -------------------- -- ----------------------------------
上面的代码创建了一个包含输入层、一个隐藏层和输出层的神经网络，并使用 MNIST 数据集进行训练和测试。它还使用神经网络来预测测试数据集中随机样本的数字，并将预测结果与真实结果进行比较。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/60066c92ccdc64669dde5a6d