Brain.js trong Machine Learning
Brain.js là một thư viện JavaScript giúp dễ dàng hiểu về mạng nơ-ron nhân tạo vì nó che giấu sự phức tạp của các phép toán.
Xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo
Xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo với Brain.js:
Ví dụ:
// 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"];Giải thích ví dụ:
Một mạng nơ-ron nhân tạo được tạo bằng lệnh: `new brain.NeuralNetwork()`
Mạng được huấn luyện bằng lệnh `network.train([examples])`
Các ví dụ đại diện cho 4 giá trị đầu vào với giá trị đầu ra tương ứng.
Với lệnh `network.run([1,0])`, bạn hỏi "Giá trị đầu ra có khả năng xảy ra nhất của [1,0] là gì?"
Câu trả lời từ mạng là:
- 1: 93% (gần 1)
- 0: 6% (gần 0)
Cách dự đoán độ tương phản
Với CSS, màu sắc có thể được thiết lập bằng RGB:
Ví dụ:
| Màu | RGB |
|---|---|
| Đen | RGB(0,0,0) |
| Vàng | RGB(255,255,0) |
| Đỏ | RGB(255,0,0) |
| Trắng | RGB(255,255,255) |
| Xám nhạt | RGB(192,192,192) |
| Xám đậm | RGB(65,65,65) |
Ví dụ dưới đây minh họa cách dự đoán độ đậm nhạt của một màu:
Ví dụ:
// 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"];Giải thích ví dụ:
Một mạng nơ-ron nhân tạo được tạo bằng lệnh: `new brain.NeuralNetwork()`
Mạng được huấn luyện bằng lệnh `network.train([examples])`
Các ví dụ đại diện cho 4 giá trị đầu vào và 1 giá trị đầu ra tương ứng.
Với lệnh `network.run([0,0,128/255])`, bạn hỏi "Giá trị đầu ra có khả năng nhất của màu xanh đậm là gì?"
Câu trả lời từ mạng là:
- Đậm: 95%
- Nhạt: 4%
Tại sao không chỉnh sửa ví dụ để kiểm tra giá trị đầu ra có khả năng nhất của màu vàng hoặc màu đỏ?
Bạn nên đọc
-
Đồ thị tuyến tính trong Machine Learning
-
Biểu đồ phân tán trong Machine Learning
-
Machine Learning trong JavaScript
-
Dữ liệu Machine Learning
-
Những thuật ngữ Machine Learning cần biết
-
Deep Learning (DL)
-
Cụm dữ liệu trong Machine Learning
-
Những ví dụ về Machine Learning
-
Nhận dạng mẫu trong Machine Learning
Theo Nghị định 147/2024/ND-CP, bạn cần xác thực tài khoản trước khi sử dụng tính năng này. Chúng tôi sẽ gửi mã xác thực qua SMS hoặc Zalo tới số điện thoại mà bạn nhập dưới đây:
Cũ vẫn chất
-

Kaspersky Antivirus bị cấm: Đây là 3 lựa chọn thay thế!
3 ngày -

Cách gỡ cài đặt bất kỳ ứng dụng Android nào bằng ADB (bao gồm cả ứng dụng hệ thống và bloatware)
3 ngày -

Trắc nghiệm ASP.NET - Phần 1
3 ngày -

Bảng màu FF, cách viết chữ màu Free Fire
3 ngày 3 -

Stt kết thúc năm học, cap tổng kết năm học
3 ngày -

Tên FF hay cho nam, tên Free Fire ngầu cho nam
3 ngày 4 -

7 ứng dụng Android miễn phí giúp cuộc sống dễ dàng hơn
3 ngày -

Cách khắc phục lỗi Android không kết nối với Windows qua ADB
3 ngày -

30+ Lời chúc thi tốt cho người yêu ý nghĩa và ngọt ngào, giúp người ấy có động lực, tự tin đạt kết quả tốt nhất
3 ngày 1 -

Đáp án Wordle mới nhất hôm nay 21/05/2026
3 ngày
Hướng dẫn AI
Học IT
Hàm Excel