人工智能

使用JavaScript搭建神经网络——Synaptic.js

目前神经网络方面用得最广的无疑是Python,但搭建Python的环境还是一个问题,因为本身Python就有版本2和版本3的区分,又有各个依赖包(所以,需要使用conda配置各个Python环境)。但JavaScript则不存在这个问题,只需要有node和浏览器就可以进行学习和使用。 而且随着技术的发展,未来智能是要嵌入到各个设备、并且需要即时响应的,比如网页浏览,如果可以直接在网页上完成神经网络的训练,一方面提高响应速度,另一方面又降低了服务器的消耗。所以,学习使用js搭建小型的神经网络很有必要。 今天我们使用开源js库——synaptic.js来搭建一个简单的神经网络——解决异或问题(XOR)的神经网络。 神经网络基础知识 首先温习一下神经网络的基础知识。神经网络的基础单元是神经元。 神经元就像是一个函数,又称激活函数,输入数据,然后给出输出结果。神经元有很多类型,我们使用sigmoid神经元,亦即一个特定的函数。

  • liaojl
6 min read
翻译

【神经网络】11行Python代码实现的神经网络

今天看了一篇神经网络的文章,作者用11行就实现了一个神经网络,原文地址:A Neural Network in 11 lines of Python (Part 1),深为叹服,翻译如下。 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output

  • liaojl
19 min read

Subscribe to IT技术文章分享

2693491512@qq.com