Brain.js 初学者指南

Brain.js

Brain.js 是一个用于创建神经网络的 JavaScript 库，它非常易于学习和实现。神经网络是一种受人脑启发并以人脑命名的数据结构。神经网络由多层节点组成，每层节点都具有相应的权重阈值。如果某个节点的输出高于阈值，则该神经元被激活，并将数据发送到下一层的连接节点。在 Brain.js 中，初始化此数据结构的过程非常简单，只需加载模块并调用构造函数即可。



const brain = require('brain.js');


//initialize neural network

const net = new brain.NeuralNetwork();

训练

这个新构建的对象需要传入一个数据集才能进行预测。Brain.js 简化了这个过程，您只需调用该.train方法并传入一个对象数组即可——每个对象都包含输入和输出的键值对。基础网络构造函数仅支持 0 和 1 的数组，或 0 和 1 的哈希值；然而，还有其他更复杂的模型，允许将其他数据类型输入到数据集中。



//input training dataset

net.train([

  { input: [0, 0], output: [0] },

  { input: [0, 1], output: [1] },

  { input: [1, 0], output: [1] },

  { input: [1, 1], output: [0] },

]);

跑步

现在你已经输入了数据集并训练了你的人工大脑，你需要.run在神经网络上调用该方法。这将返回一个包含十进制值的数组，该值对应于预期输出等于 1 的概率。小数点的值越高，神经网络就越有可能认为输出应该为 1。



//outputs a probability 

const output1 = net.run([1, 0]);//  [ 0.9327429533004761 ]


const output2 = net.run([0, 0]);//)  [ 0.05645085498690605 ]


const output3 = net.run([1, 1]);//  [ 0.08839469403028488 ]


console.log('output 1:', output1);

console.log('output 2:', output2);

console.log('output 3:', output3);


console.log(Math.round(output1[0]));// => 1


console.log(Math.round(output2[0]));// => 0


console.log(Math.round(output3[0]));// => 0

保存已训练的网络

通过提供更大的数据集，网络预测预期输出的能力会更加准确；但是，如果数据集更大，或者您正在实现更复杂的网络模型（这些模型需要对数据集进行一定次数的迭代才能进行训练），代码执行所需的时间也会增加。可以通过使用 brain.js.toJSON并将.fromJSON预训练网络存储为 JSON 格式来解决这个问题。以下是如何使用 node.js 的文件系统模块保存和加载网络的示例。



const brain = require('brain.js');

const data = require('./data.json');

const fs = require('fs');


//init neural network

const net = new brain.recurrent.LSTM();


const trainingData = data.map(item => ({

  input: item.message,

  output: item.response

}));


//input training data and configuration object

net.train(trainingData, {

  log: (err) => console.log(err),

  iterations: 500

});


//save trained network to json

const networkState = net.toJSON();

fs.writeFileSync('network_state.json',

  JSON.stringify(networkState),

  'utf-8');



const brain = require('brain.js');

const fs = require('fs');


//init neural network

const net = new brain.recurrent.LSTM();


//load trained network to json

const networkState = JSON.parse(

  fs.readFileSync('network_state.json',

    'utf-8'));


net.fromJSON(networkState);

结论

Brain.js 是一种用 JavaScript 学习和实现神经网络的有趣且简单的方法。我希望它能激励更多人用 JavaScript 实现机器学习算法。

文章来源：https://dev.to/gfish94/brainjs-for-beginners-1g77