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
-
Cụm dữ liệu trong Machine Learning
-
Đào tạo một Perceptron trong Machine Learning
-
Deep Learning (DL)
-
Những thuật ngữ Machine Learning cần biết
-
Perceptron trong Machine Learning
-
Những ví dụ về Machine Learning
-
Hồi quy tuyến tính trong Machine Learning
-
Machine Learning trong JavaScript
-
Đồ thị tuyến tính 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
-

6 cách xóa file vĩnh viễn trên Windows
4 ngày 5 -

Cap về uống rượu bia, stt về rượu bia vui và hài hước
4 ngày -

Cap về cà phê, stt về cà phê hay, ngắn gọn cho mọi tâm trạng
3 ngày 1 -

Tải font chữ Tiểu học, font chữ viết tay tiếng Việt và cài trên máy tính
5 ngày 5 -

Những câu nói hay về tinh thần trách nhiệm trong cuộc sống
4 ngày -

Cách tạo sticker tùy chỉnh trên Telegram
3 ngày -

Đăng ký Zalo, cách tạo tài khoản Zalo trên máy tính
3 ngày 4 -

Biển số xe tại các quận huyện của Hà Nội và TPHCM
4 ngày -

Những câu chuyện về tình bạn hay và ý nghĩa
4 ngày -

Cách gõ a còng @ trên bàn phím máy tính, điện thoại
4 ngày 7
Hướng dẫn AI
Học IT
Hàm Excel
Download