Menguasai Pengkomputeran Otak Manusia dan Rangkaian Neural dalam JavaScript

Dengan perkembangan berterusan teknologi komputer, aplikasi kecerdasan buatan (AI) semakin meluas. Antaranya, pengkomputeran otak manusia dan rangkaian saraf adalah dua konsep yang sangat penting. Dalam JavaScript, kita boleh memahami kedua-dua konsep ini melalui contoh kod konkrit.

1. Simulasi pengkomputeran otak manusia

Pengkomputeran otak manusia merujuk kepada realisasi kecerdasan buatan dengan mensimulasikan proses pengkomputeran otak manusia. Dalam aplikasi praktikal, rangkaian saraf tiruan biasanya digunakan untuk melaksanakan pengiraan otak manusia. Berikut ialah program JavaScript mudah yang menyerupai proses kerja neuron:

// 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);

Dalam contoh di atas, kami mencipta objek neuron yang mempunyai dua input. Kemudian, kami memasukkan tatasusunan panjang 2 sebagai data input neuron. Neuron mengira nilai output berdasarkan data input dan nilai berat rawak, dan akhirnya mengeluarkannya ke konsol.

2 Pembinaan dan latihan rangkaian saraf

Rangkaian saraf ialah struktur rangkaian kompleks yang terdiri daripada berbilang neuron, yang boleh digunakan untuk menyelesaikan beberapa tugas yang kompleks, seperti klasifikasi, regresi, dll. Dalam JavaScript, kami boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk membina dan melatih rangkaian saraf, seperti brain.js.

Berikut ialah contoh mudah menggunakan perpustakaan brain.js untuk membina rangkaian saraf ringkas dan melatihnya untuk melengkapkan operasi "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);

Dalam contoh di atas, kami mula-mula menggunakan perpustakaan brain.js untuk mencipta A jaring objek rangkaian saraf. Kemudian, kami mentakrifkan satu set data latihan, setiap data latihan termasuk tatasusunan input dan tatasusunan output. Seterusnya, kami memanggil kaedah net.train() untuk melatih rangkaian saraf. Akhir sekali, kami memasukkan data ujian [1,0], dan kemudian menggunakan kaedah net.run() untuk mengeluarkan keputusan ramalan rangkaian saraf.

3. Ringkasan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan pengkomputeran otak manusia dan rangkaian saraf dalam JavaScript dan memberikan contoh kod yang sepadan. Dengan mengkaji contoh ini, kita boleh memahami konsep ini dengan lebih baik dan menerapkannya dengan lebih baik dalam aplikasi dunia sebenar. Sudah tentu, kita memerlukan pembelajaran dan penerokaan lanjut untuk mencapai aplikasi kecerdasan buatan yang lebih kompleks dan tepat.

Atas ialah kandungan terperinci Menguasai Pengkomputeran Otak Manusia dan Rangkaian Neural dalam JavaScript. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!