Brain.js trong Machine Learning

Brain.js là một thư viện JavaScript giúp dễ dàng hiểu về mạng nơ-ron nhân tạo vì nó che giấu sự phức tạp của các phép toán.

Xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo

Xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo với Brain.js:

Ví dụ:

// Create a Neural Network
const network = new brain.NeuralNetwork();

// Train the Network with 4 input objects
network.train([
 {input:[0,0], output:{zero:1}},
 {input:[0,1], output:{one:1}},
 {input:[1,0], output:{one:1},
 {input:[1,1], output:{zero:1},
]);

// What is the expected output of [1,0]?
result = network.run([1,0]);

// Display the probability for "zero" and "one"
... result["one"] + " " + result["zero"];

Giải thích ví dụ:

Một mạng nơ-ron nhân tạo được tạo bằng lệnh: `new brain.NeuralNetwork()`

Mạng được huấn luyện bằng lệnh `network.train([examples])`

Các ví dụ đại diện cho 4 giá trị đầu vào với giá trị đầu ra tương ứng.

Với lệnh `network.run([1,0])`, bạn hỏi "Giá trị đầu ra có khả năng xảy ra nhất của [1,0] là gì?"

Câu trả lời từ mạng là:

  • 1: 93% (gần 1)
  • 0: 6% (gần 0)

Cách dự đoán độ tương phản

Với CSS, màu sắc có thể được thiết lập bằng RGB:

Ví dụ:

MàuRGB
ĐenRGB(0,0,0)
VàngRGB(255,255,0)
ĐỏRGB(255,0,0)
TrắngRGB(255,255,255)
Xám nhạtRGB(192,192,192)
Xám đậmRGB(65,65,65)

Ví dụ dưới đây minh họa cách dự đoán độ đậm nhạt của một màu:

Ví dụ:

// Create a Neural Network
const net = new brain.NeuralNetwork();

// Train the Network with 4 input objects
net.train([
// White RGB(255, 255, 255)
{input:[255/255, 255/255, 255/255], output:{light:1}},
// Light grey (192,192,192)
{input:[192/255, 192/255, 192/255], output:{light:1}},
// Darkgrey (64, 64, 64)
{ input:[65/255, 65/255, 65/255], output:{dark:1}},
// Black (0, 0, 0)
{ input:[0, 0, 0], output:{dark:1}},
]);

// What is the expected output of Dark Blue (0, 0, 128)?
let result = net.run([0, 0, 128/255]);

// Display the probability of "dark" and "light"
... result["dark"] + " " + result["light"];

Giải thích ví dụ:

Một mạng nơ-ron nhân tạo được tạo bằng lệnh: `new brain.NeuralNetwork()`

Mạng được huấn luyện bằng lệnh `network.train([examples])`

Các ví dụ đại diện cho 4 giá trị đầu vào và 1 giá trị đầu ra tương ứng.

Với lệnh `network.run([0,0,128/255])`, bạn hỏi "Giá trị đầu ra có khả năng nhất của màu xanh đậm là gì?"

Câu trả lời từ mạng là:

  • Đậm: 95%
  • Nhạt: 4%

Tại sao không chỉnh sửa ví dụ để kiểm tra giá trị đầu ra có khả năng nhất của màu vàng hoặc màu đỏ?

Thứ Năm, 12/03/2026 15:31
31 👨 15
Xác thực tài khoản!

Theo Nghị định 147/2024/ND-CP, bạn cần xác thực tài khoản trước khi sử dụng tính năng này. Chúng tôi sẽ gửi mã xác thực qua SMS hoặc Zalo tới số điện thoại mà bạn nhập dưới đây:

Số điện thoại chưa đúng định dạng!
Số điện thoại này đã được xác thực!
Bạn có thể dùng Sđt này đăng nhập tại đây!
Lỗi gửi SMS, liên hệ Admin
0 Bình luận
Sắp xếp theo