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| Brain.js | |
|---|---|
 | |
| 開発者 | オープンソース貢献者 |
| リリース | 2010年5月 10日 ( 2010-05-10 ) |
| 執筆 | JavaScript、TypeScript |
| プラットフォーム | Node.js、Webブラウザ |
| タイプ | ニューラルネットワーク |
| ライセンス | MITライセンス |
| Webサイト | brain.js.org |
| リポジトリ | Brain.jsリポジトリ |
Brain.jsはニューラル ネットワークに使用されるJavaScript ライブラリで、 MIT ライセンスの下でフリーかつオープンソース ソフトウェアとしてリリースされています。[ 1 ]ブラウザと Node.js バックエンドの両方で使用できます。[ 2 ] [ 3 ]
Brain.js は、複雑な数学を隠蔽し、馴染みのある現代的な JavaScript 構文を備えているため、ニューラル ネットワークの簡単な入門として最もよく使用されています。[ 4 ] [ 5 ] Brain.js 組織のメンバーとオープンソースの貢献者によって維持されています。
バックプロパゲーションを用いたフィードフォワードニューラルネットワークの作成：
const net = new brain.NeuralNetwork ( ) ;net.train ([ { input : [ 0 , 0 ] , output : [ 0 ] }, { input : [ 0 , 1 ], output : [ 1 ] }, { input : [ 1 , 0 ], output : [ 1 ] }, { input : [ 1 , 1 ], output : [ 0 ] } , ]);console.log ( net.run ( [ 1 , 0 ] ) ) ;再帰型ニューラルネットワークの作成：
const net = new brain.recurrent.RNN ( ) ;net.train ([ { input : [ 0 , 0 ] , output : [ 0 ] }, { input : [ 0 , 1 ], output : [ 1 ] }, { input : [ 1 , 0 ], output : [ 1 ] }, { input : [ 1 , 1 ], output : [ 0 ] } , ]);let output = net.run ([ 0 , 0 ]); // [0] output = net.run ( [ 0 , 1 ]); // [1] output = net.run ( [ 1 , 0 ] ) ; // [1] output = net.run ( [ 1 , 1 ] ) ; // [ 0 ]ニューラルネットワークをRGBカラーコントラストで学習させる：
const net = new brain.NeuralNetwork ( ) ;net.train ([{ input : { r : 0.03 , g : 0.7 , b : 0.5 } , output : { black : 1 } } , { input : { r : 0.16 , g : 0.09 , b : 0.2 }, output : { white : 1 } }, { input : { r : 0.5 , g : 0.5 , b : 1.0 }, output : { white : 1 } } ]);const output = net.run ({ r : 1 , g : 0.4 , b : 0 } ); // { white: 0.99, black: 0.002 }console.log ( output )