什么是 Brain.js
Brain.js 是一个非常友好的选择，可以帮助开发者快速入门并了解基础的神经网络概念。本文将初步介绍如何使用 Brain.js 实现不同类型的神经网络，并对比各类神经网络的特点和适用场景，包括
- 前馈神经网络（FFNN） ==> 数据的单向传递之旅
- 深度神经网络（DNN） ==> 探索数据的深层奥秘
- 循环神经网络（RNN） ==> 记忆的魔法
认识神经网络
前馈神经网络（FFNN）
了解前馈神经网络
神经网络家族里的基础款和常见类型。
想象一下，数据就像水流一样，从输入层经过若干隐藏层，一路顺畅地流向输出层，而且每层的神经元都和下一层的所有神经元紧密相连。
但要注意，这个过程是单向的，没有循环或反馈，就像一条单行道。
应用感知
FFNN 在分类和回归任务中可是大显身手。
比如 :
- 预测用户行为，判断用户可能会点击哪个按钮、购买哪个产品；
- 分类简单的图像数据，识别图片中的动物是猫还是狗。
它就像一个智能小助手，帮助我们处理各种数据相关的任务 , 你想象一下 , 如果这些在前端实现 , 那该多有趣 !
深度神经网络（DNN）
了解深度神经网络
深度神经网络（DNN) 是 前馈神经网络 (FFNN) 的升级版，它通过增加更多的隐藏层，就像给神经网络装上了更强大的 “大脑”，能够处理更复杂的数据关系。
应用感知
DNN 在处理更复杂的预测和分类任务时表现出色。
比如
- 识别复杂的模式，像是从海量的股票数据中找到隐藏的趋势；
- 处理有大量特征的数据，如分析用户的多维度行为数据来进行精准推荐
在 Brain.js 中实现 DNN 和 FFNN 很相似，只是多了隐藏层数量和神经元的调整。
循环神经网络（RNN）
了解循环神经网络
循环神经网络（RNN）中的 LSTM（长短期记忆）就像一个拥有记忆功能的魔法盒子。与 FFNN 不同，它的输出不仅取决于当前输入，还与之前的隐藏状态息息相关。这使得它特别适合处理序列数据 。
如时间序列数据和文本生成。
Brain.js 提供的 LSTM 实现，就像给我们提供了开启记忆魔法的咒语 。
应用感知
在自然语言处理领域，RNN - LSTM 可是聊天机器人和文本生成的好帮手。
它能理解文本的上下文，生成连贯的回复。在时间序列预测方面，比如预测股市走势或者分析传感器数据随时间的变化，它也能发挥重要作用。
使用 Brain.js 初步了解神经网络
准备
配置环境
const brain = require("brain.js");：Node.js 来引入Brain.js。<script src="./brain.js"></script>：直接在 HTML 文件中使用 CDN。
下面代码 , 采用第二种方式展示
编码
- 准备一个 index.html 文档 , 写好基本的格式
- 使用
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>AI 端模型- 前端开发的时代</title>
</head>
<body>
<script src="./brain.js"></script>
<script>
// 1.训练数据: 给模型训练数据,让模型去学习,
// 2.初始化一个神经网络
// 3.训练一个神经网络
// 4.执行训练好的模型进行预测!
alert(`预测的output是: ${output}`)
</script>
</body>
</html>
下面通过给定场景来完善上面的代码
- "喂给"模型一定量的样例 , 实现 1 和 0 的 逻辑与 运算
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>AI 端模型- 前端开发的时代</title>
</head>
<body>
<script src="./brain.js"></script>
<script>
// 1.训练数据: 给模型训练数据,让模型去学习,
const data=[
{
input: [1, 1],
output: [1]
},
{
input: [0, 1],
output: [0]
},
{
input: [1, 0],
output: [0]
},
];
// 2.初始化一个神经网络
const network =new brain.NeuralNetwork();
// 3.训练一个神经网络
network.train(data);
// 4.执行训练好的模型进行预测!
const output=network.run([0,0])
alert(`预测的output是: ${output}`)
</script>
</body>
</html>
2 ."喂给"模型一些文本 , 让模型根据其中的一些词语预测下一个词语
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>AI 端模型- 前端开发的时代</title>
</head>
<body>
<script src="./brain.js"></script>
<script>
// 1.训练数据: 给模型训练数据,让模型去学习,
const data=[
'Hello there',
'How are you?',
'Hello world',
'Good morning'
];
// 2.初始化一个神经网络
const network =new brain.recurrent.LSTM();
// 3.训练一个神经网络
network.train(data);
// 4.执行训练好的模型进行预测!
const output=network.run('Good')
alert(`预测的output是: ${output}`)
</script>
</body>
</html>
3.使用一些数据训练模型, 让模型认识到语句表达的情感 !
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>AI 端模型- 前端开发的时代</title>
</head>
<body>
<script src="./brain.js"></script>
<script>
// 1.训练数据: 给模型训练数据,让模型去学习,
const data=[
{
"input": "This is a great movie with amazing acting.",
"output": "positive"
},
{
"input": "I love this book. It's a great amazing.",
"output": "positive"
},
{
"input": "The service at this restaurant was really bad.",
"output": "negative"
},
];
// 2.初始化一个神经网络
const network =new brain.recurrent.LSTM();
// 3.训练一个神经网络
network.train(data);
// 4.执行训练好的模型进行预测!
const output=network.run('The service at this restaurant was really bad.')
alert(`预测的output是: ${output}`)
</script>
</body>
</html>
我的电脑运行不出结果 , 这个比较吃性能 😭
总结
Brain.js 在多个领域有着广泛应用。在自然语言处理（NLP）方面，可训练模型进行文本分析、情感分析、机器翻译等。此外，在设备智能化领域，它能部署在智能家居、智能手表等设备上增强其功能性。可以说，Brain.js 是 JavaScript 开发者构建和训练神经网络的有力工具，它让开发者像操作大脑一样进行学习和开发，推动着人工智能在生活各领域的应用发展。未来，随着技术的不断进步，我们有望看到更多基于 Brain.js 的创新应用。
欢迎大家点赞、收藏、关注和评论，共同交流学习。❤️
