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用于JavaScript的机器学习库有哪些

2024-04-02 19:55

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本篇内容主要讲解“用于JavaScript的机器学习库有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“用于JavaScript的机器学习库有哪些”吧!

Python是一种通用编程语言,不仅用于机器学习,还用于科学计算,后端Web开发,桌面应用程序等.R主要用于统计学家。但是,它们至少有两个共同特征:

在许多情况下,ML算法在Fortran,C,C ++或Cython中实现,并从Python或R调用。

Java也用于机器学习,但通常由专业程序员使用。

在过去的几年中,JavaScript得到了普及,并且出现了一些非常有趣的机器学习库,可以在浏览器或Node.js上实现ML方法。令人惊讶的是,许多这些库在JavaScript中实现了大量代码。

ml.js

ml.js是一个全面的,通用的JavaScript ML库,适用于浏览器和Node.js. 它提供了以下例程:

支持的监督学习方法是:

此外,ml.js提供了几种无监督的学习方法:

TensorFlow.js

TensorFlow是***的机器学习库之一。它侧重于人工神经网络的各种类型和结构,包括深度网络以及网络的组件。

TensorFlow由Google Brain Team创建,使用C  ++和Python编写。但是,它可以与包括JavaScript在内的多种语言一起使用。

TensorFlow是一个非常全面的库,仍然可以轻松地构建和培训模型。它支持各种各样的网络层,激活功能,优化器和其他组件。它具有良好的性能并提供GPU支持。

TensorFlow.js是一个用于浏览器或Node.js的JavaScript ML库。它支持WebGL。

brain.js

brain.js是一个用JavaScript编写的库 - 专注于训练和应用前馈和循环神经网络。它还提供其他实用程序,例如神经网络所需的数学例程。

它提供了高级选项,如:

brain.js将模型保存到JSON文件或从中加载模型。

ConvNetJS

ConvNetJS是神经网络和深度学习的另一个库。它可以在浏览器中训练神经网络。除了分类和回归问题,它还有强化学习模块(使用Q学习)仍然是实验性的。ConvNetJS为在图像识别方面表现优异的卷积神经网络提供支持。

在ConvNetJS中,神经网络是层的列表。它提供以下层:

它支持几个重要的激活功能,如:

以及优化器如:

执照:麻省理工学院。

WebDNN

WebDNN是一个专注于深度神经网络的图书馆,包括具有LSTM架构的递归神经网络。它使用TypeScript和Python编写,并提供JavaScript和Python  API。

它还提供了在浏览器中执行GPU的可能性。

WebDNN的一个非常方便的功能是可以转换和使用PyTorch,TensorFlow,Keras,Caffemodel或Chainer预训练的模型。

natural

natural是一个用于Node.js的自然语言处理的JavaScript库。

它支持:

到此,相信大家对“用于JavaScript的机器学习库有哪些”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是编程网网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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