Node.js和浏览器的灵活神经网络库，基本上学习如何进行预测，使用矩阵实现来处理训练数据并启用可配置的网络拓扑。您还可以即插即用已经学过的“思想”，这对您的应用程序非常有用。

特征

• 矢量化 - 使用矩阵实现来处理训练数据
• 可配置 - 允许您自定义网络拓扑
• 可插拔 - 下载/上传已经学过的头脑

安装

yarn add node-mind

使用

const Mind = require('node-mind');

/**
 * Letters.
 *
 * - Imagine these # and . represent black and white pixels.
 */

const a = character(
  '.#####.' +
  '#.....#' +
  '#.....#' +
  '#######' +
  '#.....#' +
  '#.....#' +
  '#.....#'
)

const b = character(
  '######.' +
  '#.....#' +
  '#.....#' +
  '######.' +
  '#.....#' +
  '#.....#' +
  '######.'
)

const c = character(
  '#######' +
  '#......' +
  '#......' +
  '#......' +
  '#......' +
  '#......' +
  '#######'
)

/**
 * Learn the letters A through C.
 */

const mind = new Mind({ activator: 'sigmoid' })
  .learn([
    { input: a, output: map('a') },
    { input: b, output: map('b') },
    { input: c, output: map('c') }
  ])

/**
 * Predict the letter C, even with a pixel off.
 */

const result = mind.predict(character(
  '#######' +
  '#......' +
  '#......' +
  '#......' +
  '#......' +
  '##.....' +
  '#######'
))

console.log(result) // ~ 0.5

/**
 * Turn the # into 1s and . into 0s.
 */

function character(string) {
  return string
    .trim()
    .split('')
    .map(integer)

  function integer(symbol) {
    if ('#' === symbol) return 1
    if ('.' === symbol) return 0
  }
}

/**
 * Map letter to a number.
 */

function map(letter) {
  if (letter === 'a') return [ 0.1 ]
  if (letter === 'b') return [ 0.3 ]
  if (letter === 'c') return [ 0.5 ]
  return 0
}

仅供个人学习参考/导航指引使用，具体请以第三方网站说明为准，本站不提供任何专业建议。如果地址失效或描述有误，请联系站长反馈～感谢您的理解与支持！

链接: https://fly63.com/nav/2088