Maîtriser le calcul du cerveau humain et les réseaux de neurones en JavaScript

Avec le développement continu de la technologie informatique, l'application de l'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus répandue. Parmi eux, l’informatique du cerveau humain et les réseaux de neurones sont deux concepts très importants. En JavaScript, on peut appréhender ces deux concepts à travers des exemples de codes concrets.

1. Simulation de l'informatique du cerveau humain

L'informatique du cerveau humain fait référence à la réalisation de l'intelligence artificielle en simulant le processus informatique du cerveau humain. Dans les applications pratiques, les réseaux de neurones artificiels sont généralement utilisés pour mettre en œuvre des calculs sur le cerveau humain. Voici un programme JavaScript simple qui simule le processus de travail d'un neurone :

// 神经元类定义
class Neuron {
    constructor(inputsNum) {
        this.weights = [];

        // 初始化神经元的权重
        for (let i = 0; i < inputsNum; i++) {
            this.weights.push(Math.random());
        }
    }

    // 计算神经元的输出值
    calculate(inputs) {
        let output = 0;

        for (let i = 0; i < inputs.length; i++) {
            output += inputs[i] * this.weights[i];
        }

        return output;
    }
}

// 创建一个神经元对象
let neuron = new Neuron(2);

// 输入数据
let inputs = [1, 2];

// 计算神经元的输出值
let output = neuron.calculate(inputs);

console.log("神经元的输出值为：" + output);

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons créé un objet neurone qui a deux entrées. Ensuite, nous entrons un tableau de longueur 2 comme données d’entrée du neurone. Le neurone calcule la valeur de sortie en fonction des données d'entrée et des valeurs de poids aléatoires, et la transmet finalement à la console.

2. Construction et formation d'un réseau neuronal

Le réseau neuronal est une structure de réseau complexe composée de plusieurs neurones, qui peut être utilisée pour effectuer certaines tâches complexes, telles que la classification, la régression, etc. En JavaScript, nous pouvons utiliser des bibliothèques tierces pour créer et entraîner des réseaux de neurones, tels que brain.js.

Ce qui suit est un exemple simple utilisant la bibliothèque brain.js pour construire un réseau neuronal simple et l'entraîner à effectuer l'opération « XOR » :

// 构建神经网络
const net = new brain.NeuralNetwork();

// 训练数据
const trainingData = [
    { input: [0, 0], output: [0] },
    { input: [0, 1], output: [1] },
    { input: [1, 0], output: [1] },
    { input: [1, 1], output: [0] }
];

// 训练神经网络
net.train(trainingData);

// 测试神经网络
const output = net.run([1, 0]);

console.log("异或运算的结果为：" + output);

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons d'abord utilisé la bibliothèque brain.js pour créer A réseau d'objets de réseau neuronal. Ensuite, nous définissons un ensemble de données d'entraînement, chaque donnée d'entraînement comprend un tableau d'entrée et un tableau de sortie. Ensuite, nous avons appelé la méthode net.train() pour entraîner le réseau neuronal. Enfin, nous saisissons des données de test [1,0], puis utilisons la méthode net.run() pour générer les résultats de prédiction du réseau neuronal.

3. Résumé

Dans cet article, nous avons présenté l'informatique du cerveau humain et les réseaux de neurones en JavaScript et avons donné des exemples de code correspondants. En étudiant ces exemples, nous pouvons mieux comprendre ces concepts et mieux les appliquer dans des applications réelles. Bien entendu, nous avons besoin d’un apprentissage et d’une exploration plus approfondis pour parvenir à des applications d’intelligence artificielle plus complexes et plus précises.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!