Brain.js
Brain.js 是一个 JavaScript 库,它通过隐藏数学的复杂性,让神经网络变得更容易理解。
构建神经网络
✅ 使用 Brain.js 构建神经网络:
// 创建神经网络
const network = new brain.NeuralNetwork();
// 用 4 组输入数据训练网络
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}}
]);
// 输入 [1,0] 的预期输出是什么?
result = network.run([1,0]);
// 显示 "zero" 和 "one" 的概率
... result["one"] + " " + result["zero"];
✅ 示例说明:
1. 使用new brain.NeuralNetwork()
创建了一个神经网络实例。
2. 通过network.train([examples])
训练网络。
3. 这些示例提供了 4 组输入值及其对应的输出值。
4. 当你调用network.run([1,0])
时,你实际上是在询问神经网络:"对于输入 [1,0],最可能的输出是什么?"
5. 神经网络会根据之前的训练数据,计算出一个概率分布:
- one(1):93%(接近100%)
- zero(0):6%(接近0%)
如何预测颜色对比度
✅ 使用 CSS 时,可以通过 RGB 设置颜色值:
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) |
✅ 以下示例演示如何预测颜色的明暗度:
// 创建神经网络
const net = new brain.NeuralNetwork();
// 用 4 个输入对象训练网络
net.train([
// 白色 RGB(255, 255, 255)
{input:[255/255, 255/255, 255/255], output:{light:1}},
// 浅灰色 (192,192,192)
{input:[192/255, 192/255, 192/255], output:{light:1}},
// 深灰色 (64, 64, 64)
{ input:[65/255, 65/255, 65/255], output:{dark:1}},
// 黑色 (0, 0, 0)
{ input:[0, 0, 0], output:{dark:1}},
]);
// 深蓝色(0, 0, 128)的预期输出是什么?
let result = net.run([0, 0, 128/255]);
// 显示 "dark" 和 "light" 的概率
... result["dark"] + " " + result["light"];
✅ 示例说明:
1. 使用new brain.NeuralNetwork()
创建了一个神经网络实例。
2. 通过network.train([examples])
训练网络。
3. 这些示例提供了 4 组输入值及其对应的输出值。
4. 当你调用network.run([0,0,128/255])
时,你实际上是在询问神经网络:"深蓝色[0,0,128]最可能属于哪种明暗分类?"
5. 神经网络会根据之前的训练数据,计算出一个概率分布:
- 深色概率(Dark):95%
- 浅色概率(Light):4%
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教程介绍
机器学习是人工智能的子领域,通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并做出预测或决策。
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