Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist

Einführung in neuronale Netze Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist>

Neuronale Netze versuchen, die Beziehung zwischen Neuronen im Gehirn zu simulieren, um Informationen zu verarbeiten. Sein Rechenmodell erfordert normalerweise eine große Anzahl miteinander verbundener Knoten. Jedes Neuron verarbeitet gewichtete Eingabewerte von anderen benachbarten Neuronen über eine spezielle Ausgabefunktion.

Die Intensität der Informationsübertragung zwischen Neuronen wird durch den sogenannten gewichteten Wert definiert. Der Algorithmus passt den gewichteten Wert kontinuierlich an, um seinen eigenen Lernprozess zu realisieren.

Das neuronale Netzwerk ist in mehrere Schichten unterteilt, wie in der Abbildung oben gezeigt, einschließlich Eingabeschicht, verborgener Schicht und Ausgabeschicht.

JS-Paket für lineare Algebra Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist>

Die Berechnung neuronaler Netzwerke umfasst viele Open-Source-Software für lineare Algebra. Die berühmte Numpy ist sehr berühmt. Es gibt auch mehrere Javascripte:

• http://www.php.cn/

• http://www.php.cn/

• http://www.php.cn/

Ich habe NumericJs verwendet und der Effekt ist ziemlich gut. Es wird jedem empfohlen, es auszuprobieren.

Zweischichtiges neuronales NetzwerkGrafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist>

Wir haben einige einfache Eingabe- und Ausgabedaten, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Jede Zeile repräsentiert hier ein Datenelement. Die Eingabe hat drei Parameter und die Ausgabe ist einer.

Inputs 0	Inputs Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Inputs Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Output
0	0	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	0
Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist
Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	0	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist
0	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	0

Zuerst implementieren wir das einfachste neuronale Netzwerk ohne versteckte Schichten und der Eingang ist direkt mit dem Ausgang verbunden.

Da die Eingabe aus drei Parametern und die Ausgabe aus einem besteht, hat unsere Eingabeschicht für neuronale Netzwerke drei Knoten und die Ausgabe ist Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist.

// Sigmod function
function nonlin(x, deriv) {
  if (deriv) {
    return numeric.mul(x, numeric.sub(Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, x));
  }

  return numeric.p(Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, numeric.add(Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, numeric.exp(numeric.neg(x))));
}

function train_neural(X, y, iteration) {
  // initialize weights
  var syn0 = numeric.sub(numeric.mul(Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, numeric.random([Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist])), Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist);
  //Training loop
  var i = 0;
  for (; i < iteration; i++) {
    var l0 = X;
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist = nonlin(numeric.dot(l0, syn0));
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_error = numeric.sub(y, lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist);
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_delta = numeric.mul(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_error, nonlin(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, true));
    syn0 = numeric.add(syn0, numeric.dot(numeric.transpose(l0), lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_delta));
    } 
  }
}

//Initial input/ouput values
var X = [
  [0, 0, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [0, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist]
];

var y = [
  [0],
  [0],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist]
];

train_neural(X, y, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist000);

Stellen Sie kurz den Trainingscode und -prozess vor

• X-Eingabedaten

• y-Ausgabedaten

• nonlin, S-Funktion

• l0, die erste Schicht des Netzwerks, die den Eingabedaten entspricht

• lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist , die zweite Schicht des Netzwerks, hier ist die Ausgabeschicht

• syn0, das Gewicht des Netzwerks der ersten Schicht

Das Beim iterativen Trainingsprozess wird zunächst ein Anfangsgewicht angegeben. Verwenden Sie dieses Gewicht, um einen Ausgabewert zu berechnen, subtrahieren Sie diesen Wert vom Zielergebnis, erhalten Sie einen Differenzwert und verwenden Sie dann diesen Differenzwert, um das Gewicht zu korrigieren.

Netzwerkausgabe nach Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist000 Iterationen: [0,0Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0,0Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0,979, 0,97Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist]

Syn0-Gewichtungswert nach Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist000 Iterationen: [7,Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist66, -0,Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, -Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist,Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist5]

Hier Wir stellen fest, dass das Gewicht des ersten Knotens größer ist, was mit unseren Daten übereinstimmt. Durch Beobachtung der Daten können wir auch feststellen, dass der Ausgabewert stark mit dem Eingabewert der ersten Spalte korreliert. Wenn die Anzahl der Iterationen erhöht wird, wird dieser Wert größer.

Dreischichtiges neuronales NetzwerkGrafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist>

Inputs 0	Inputs Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Inputs Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Output
0	0	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	0
0	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist
Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	0	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist
Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist	0

Jetzt haben wir durch Beobachtung festgestellt, dass die dritte Spalte nichts mit dem Ergebnis zu tun hat und die zweite Spalte sind gleich. Das Ergebnis ist 0, andernfalls Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist. Dies ist eine nichtlineare Beziehung. Um effektiv zu lernen, fügen wir eine Ebene hinzu, und das Netzwerk wird so.

// Sigmod function
function nonlin(x, deriv) {
  if (deriv) {
    return numeric.mul(x, numeric.sub(Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, x));
  }

  return numeric.p(Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, numeric.add(Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, numeric.exp(numeric.neg(x))));
}

function train_neural(X, y, iteration) {
  // initialize weights
  var syn0 = [
    [-0.Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist65Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist90Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0.Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist7Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist7966, -0.7Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist9Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist6Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, -0.60Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist7970Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
    [0.60Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist89Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0.9Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist65Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist5, -0.Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist7Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist5Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist6Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0.Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist8Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist6Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist5Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
    [0.75Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist778Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0.789Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, -0.8Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist99Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist58, -0.9Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist890Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist]
  ];

  var synDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist = [
    [-0.660Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist9Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist6],
    [0.756Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist850Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
    [-0.80Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist06Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert istDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
    [-0.Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist5778Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist75]
  ];

  //Training loop
  var i = 0;
  for (; i < Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist000; i++) {
    var l0 = X;
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist = nonlin(numeric.dot(l0, syn0));
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist = nonlin(numeric.dot(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, synDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist));
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_error = numeric.sub(y, lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist);
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_delta = numeric.mul(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_error, nonlin(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, true));
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_error = numeric.dot(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_delta, numeric.transpose(synDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist));
    var lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_delta = numeric.mul(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_error, nonlin(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, true));
    synDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist = numeric.add(synDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, numeric.dot(numeric.transpose(lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist), lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_delta));
    syn0 = numeric.add(syn0, numeric.dot(numeric.transpose(l0), lDetaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist_delta));
  }
}

//Initial input/output values
var X = [
  [0, 0, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [0, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist]
];

var y = [
  [0],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist],
  [0]
];

train_neural(X, y, Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist000);

Der Trainingsprozess unterscheidet sich nicht wesentlich von den beiden vorherigen Schichten, es gibt nur eine weitere Schicht. Durch das Hinzufügen dieser Ebene können komplexe nichtlineare Beziehungen in den Daten effektiv erlernt werden.

Nach Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist000 Iterationen ist der Ausgabewert: [0,0Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0,95, 0,9Detaillierte Grafik- und Texterklärung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus, der in JavaScript implementiert ist, 0,05]

syn0:

Das Obige ist JavaScript-Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerkalgorithmus mit detaillierten Grafiken und Texten. Weitere verwandte Inhalte finden Sie auf der chinesischen PHP-Website (www.php.cn)!