Brein.js
Brain.js is 'n JavaScript-biblioteek wat dit maklik maak om neurale netwerke te verstaan, want dit verberg die kompleksiteit van die wiskunde.
Bou 'n neurale netwerk
Bou 'n neurale netwerk met Brain.js:
Voorbeeld:
// Create a Neural Network
const network = new brain.NeuralNetwork();
// Train the Network with 4 input objects
network.train([
{input:[0,0], output:{zero:1}},
{input:[0,1], output:{one:1}},
{input:[1,0], output:{one:1},
{input:[1,1], output:{zero:1},
]);
// What is the expected output of [1,0]?
result = network.run([1,0]);
// Display the probability for "zero" and "one"
... result["one"] + " " + result["zero"];
Voorbeeld verduidelik:
'n Neurale netwerk word geskep met: new brain.NeuralNetwork()
Die netwerk word opgelei met network.train([examples])
Die voorbeelde verteenwoordig 4 insetwaardes met 'n ooreenstemmende uitsetwaarde.
Met network.run([1,0]), vra jy "Wat is die waarskynlike uitset van [1,0]?"
Die antwoord van die netwerk is:
- een: 93% (byna aan 1)
- nul: 6% (naby 0)
Hoe om 'n kontras te voorspel
Met CSS kan kleure deur RGB gestel word:
Voorbeeld
| Color | RGB |
|---|---|
| Black | RGB(0,0,0) |
| Yellow | RGB(255,255,0) |
| Red | RGB(255,0,0) |
| White | RGB(255,255,255) |
| Light Gray | RGB(192,192,192) |
| Dark Gray | RGB(65,65,65) |
Die voorbeeld hieronder demonstreer hoe om die donkerte van 'n kleur te voorspel:
Voorbeeld:
// Create a Neural Network
const net = new brain.NeuralNetwork();
// Train the Network with 4 input objects
net.train([
// White RGB(255, 255, 255)
{input:[255/255, 255/255, 255/255], output:{light:1}},
// Light grey (192,192,192)
{input:[192/255, 192/255, 192/255], output:{light:1}},
// Darkgrey (64, 64, 64)
{ input:[65/255, 65/255, 65/255], output:{dark:1}},
// Black (0, 0, 0)
{ input:[0, 0, 0], output:{dark:1}},
]);
// What is the expected output of Dark Blue (0, 0, 128)?
let result = net.run([0, 0, 128/255]);
// Display the probability of "dark" and "light"
... result["dark"] + " " + result["light"];
Voorbeeld verduidelik:
'n Neurale netwerk word geskep met: new brain.NeuralNetwork()
Die netwerk word opgelei met network.train([examples])
Die voorbeelde verteenwoordig 4 insetwaardes 'n ooreenstemmende uitsetwaarde.
Met network.run([0,0,128/255]), vra jy "Wat is die waarskynlike uitset van donkerblou?"
Die antwoord van die netwerk is:
- Donker: 95%
- Lig: 4%
Hoekom wysig jy nie die voorbeeld om die waarskynlike uitset van geel of rooi te toets nie?