Как сделать нейросеть на javascript

Научись создавать простую нейронную сеть на JavaScript с помощью библиотеки Brain.js! Узнай на примере, как тренировать сеть, обучать и использовать ее для решения задач.

Создание нейросети на JavaScript может быть достигнуто с помощью библиотеки TensorFlow.js. TensorFlow.js - это библиотека JavaScript для машинного обучения, которая позволяет легко создавать и управлять нейронными сетями на браузере. Она предоставляет доступ к мощным API для обучения моделей, применения моделей и процессирования данных, которые можно использовать для построения нейронных сетей.

Для начала необходимо подключить TensorFlow.js к нашему проекту. Вы можете подключить его из CDN, или можно просто скачать его и подключить к нашему проекту.

<!-- Подключение TensorFlow.js через CDN -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.x/dist/tf.min.js"></script>

<!-- Подключение TensorFlow.js локально -->
<script src="js/tf.min.js"></script>

После этого мы можем начать построение нашей нейросети. Для этого мы должны сначала создать модель. Модель представляет собой структуру, в которой мы можем добавлять слои, а также настраивать параметры. Модель может быть создана с помощью метода tf.sequential(). Это будет последовательная модель, которая означает, что слои добавляются друг за другом:

// Создаём модель
const model = tf.sequential();

Теперь давайте добавим несколько слоев в модель. Для начала добавим слой входных данных с помощью метода tf.layers.dense(). Этот слой будет принимать входные данные и преобразовывать их в форму, которую может понять наша модель:

// Добавляем слой входных данных
const inputLayer = tf.layers.dense({
  units: 784, // Количество юнитов
  inputShape: [784], // Форма входных данных
});
model.add(inputLayer);

Каждый слой может иметь несколько параметров, например, количество юнитов и форму входных данных. Здесь мы устанавливаем количество юнитов равным 784 и форму входных данных равной [784]. Это означает, что наш слой принимает данные в виде массива из 784 элементов. Затем мы добавляем этот слой к модели с помощью метода model.add().

Давайте добавим несколько скрытых слоев, чтобы наша модель могла лучше понять данные. Для этого мы можем использовать метод tf.layers.dense(), так же как и для входного слоя:

// Добавляем скрытые слои
const hiddenLayer1 = tf.layers.dense({
  units: 128, // Количество юнитов
  activation: 'sigmoid' // Функция активации
});
model.add(hiddenLayer1);

const hiddenLayer2 = tf.layers.dense({
  units: 128,
  activation: 'sigmoid'
});
model.add(hiddenLayer2);

const hiddenLayer3 = tf.layers.dense({
  units: 128,
  activation: 'sigmoid'
});
model.add(hiddenLayer3);

Здесь мы добавляем три скрытых слоя, а каждый имеет 128 юнитов и функцию активации sigmoid. Функция активации определяет, каким образом слой будет преобразовывать данные.

Теперь давайте добавим выходной слой. Этот слой будет аналогичен входному слою, за исключением того, что он будет иметь 10 юнитов, так как наша модель будет анализировать 10 различных классов:

// Добавляем выходной слой
const outputLayer = tf.layers.dense({
  units: 10, // Количество юнитов
  activation: 'softmax' // Функция активации
});
model.add(outputLayer);

Теперь наша модель готова и мы можем начать обучение. Для этого мы должны настроить некоторые параметры, такие как функция потерь, оптимизатор и метрики. Эти параметры могут быть настроены с помощью метода model.compile():

// Настройка параметров обучения
model.compile({
  loss: 'categoricalCrossentropy', // Функция потерь
  optimizer: 'adam', // Оптимизатор
  metrics: ['accuracy'] // Метрики
});

Теперь наша модель готова к обучению. Для начала нам нужны данные для обучения. Эти данные должны быть преобразованы в тензоры TensorFlow. Давайте преобразуем данные и запустим метод model.fit(), чтобы начать обучение:

// Преобразование данных в тензоры
const xs = tf.tensor2d(inputData, [inputData.