Synaptic.js 是一个用于 node.js 和浏览器的 JavaScript 神经网络库，可以构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。
该项目内置了 4 种经典的神经网络算法：多层感知器（multilayer perceptrons）、长短期记忆网络（multilayer long-short term memory networks）、液体状态机（Liquid State Machine）、Hopfield神经网络。使用 Synaptic.js ，你可以轻松测试和比较不同体系结构的性能。
Demo
creature.js
var synaptic = require('synaptic');
this.network = new synaptic.Architect.Perceptron(40, 25, 3);
world.js
creatures.forEach(function(creature)
{
// move
var input = [];
for (var i in creatures)
{
input.push(creatures[i].location.x);
input.push(creatures[i].location.y);
input.push(creatures[i].velocity.x);
input.push(creatures[i].velocity.y);
}
var output = creature.network.activate(input);
creature.moveTo(output);
// learn
var learningRate = .3;
var target = [
targetX(creature),
targetY(creature),
targetAngle(creature)];
creature.network.propagate(learningRate, target);
});-
前言 在研发周期紧张的背景下,切记要避免时间开销在无用工作上 (比如造轮子) 如何有效确认是否已有轮子,本篇文章做一个list来帮助大家。只需要记住下面的库就可以解决工作中95%日常问题。 下面表格是JS库的种类 图片处理库 文件 字符串 动画库 正则表达式库 语音命令 API库 流媒体库 视觉检测 机器学习 浏览器检测 编辑器 文档 函数式编程 响应式编程 数据结构 日期 数字 存储 颜色库 国
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\ 看新闻很累？看技术新闻更累？试试下载InfoQ手机客户端，每天上下班路上听新闻，有趣还有料！\ \\ Propel是一个新推出的JavaScript科学计算库，它使用图形处理器来支持JavaScript中的机器学习和科学计算。\\ 虽然机器学习默认使用Python开发，但是JavaScript的使用也越来越流行。Propel致力于缩短Python和JavaScript之间的计算差距。\\ Pr
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In this article, I’ll show you how to create and train a neural network using Synaptic.js, which allows you to do deep learning in Node.js and the browser. 在本文中，我将向您展示如何使用Synaptic.js创建和训练神经网络，该网络使您可以在
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Ubuntu 7.04 Synaptic软件包管理器功能 Ubuntu的新立得软件包管理器(Synaptic Package Manager)是APT(Advanced Package Tool)的图形界面，非常直观易用。但有时候是用文字模式远程登录到Ubuntu，或者安装的是Server版的Ubuntu，再或者有什么其它原因用不了新立得，就要在命令行里实现相关的功能了。 1. 更改软件包来源 s
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原文链接: opencvjs 安装 windows ubuntu 上一篇: opencvjs 磨皮美颜 下一篇: js 显示矩阵形式的图片 opencv-node https://github.com/peterbraden/node-opencv windows 未成功 https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/windows_
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https://mp.weixin.qq.com/s/N6aEUn7J2H48J8XZ4pmvAg 基于 JavaScript 的机器学习？！没错，是 基于 JavaScript 的机器学习！关注前端之巅系列文章——《机器学习与 JavaScript》，利用 JavaScript 开启机器学习之路！ 基于 JavaScript 的机器学习？ 你应该觉得基于 JavaScript 的机器学习不简单吧
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神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一
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我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。 我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，共有9个输入。 我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试，网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络，我编写了代码并复制了所有的权重和偏差（总共146个权重）。但当我将相同的输入数据输入到网络时，输出值不正确。 你们谁能给我指点路吗？ 这是我的
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我玩神经网络。我了解卷积层、完全连接层和许多其他东西是如何工作的。我还知道什么是梯度，以及如何训练这样的网络。 框架千层面包含一个称为InverseLayer的层。 InverseLayer类通过应用要反转的层相对于其输入的偏导数，对神经网络的单层执行反转操作。 我不知道这是什么意思，或者我应该在什么时候使用这个层。或者倒置偏导数背后的想法是什么？ 非常感谢你
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tags:翻墙,浏览器 chrome 浏览器个人最喜欢的浏览器。 安装 在chrome官方下载适合的 amd 64位的 debian 版本，或者直接用这个下载链接下载最新版本: https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb 然后直接用 GDebi package installer 安装即可。 插
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人工神经网络指由大量的神经元互相连接而形成的复杂网络结构。以人的视觉系统为例，人的视觉系统的信息处理是分级的，高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示越来越抽象，越来越能表达语义或者意图。人工神经网络提出最初的目的是为了模拟生物神经网络传递和处理信息的功能。它按照一定规则将许多神经元连接在一起，并行的处理外接输入信息。人工神经网络的每一层都有若干神经元并用可变权重的有向弧连接，具体训练过程是通过多次迭代对已知信息的反复学习并调整改变神经元的连接权重。
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我在吴恩达的深度学习课程中看到了一种在图像上定位单个对象的方法：https://www.youtube.com/watch?v=GSwYGkTfOKk。据我所知，您可以将一个点绑定到对象的特定部分，将坐标：x，y作为标签y并训练CNN。 我想训练一个CNN神经网络来定位我的眼睛（而不是分类）。我拍了200张我的照片：灰度60x60像素。我标记左眼和右眼，标记眼的每个坐标被归一化为0-1。y标签为：
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PyTorch包含创建和实现神经网络的特殊功能。在本章中，我们将创建一个简单的神经网络，实现一个隐藏层开发单个输出单元。 我们将使用以下步骤使用PyTorch实现第一个神经网络 - 第1步 首先，需要使用以下命令导入PyTorch库 - 第2步 定义所有图层和批量大小以开始执行神经网络，如下所示 - 第3步 由于神经网络包含输入数据的组合以获得相应的输出数据，使用以下给出的相同程序 - 第4步 借