Brain.js是一个Javascript库，用于替代（现在已弃用的）“ 脑 ”库的神经网络，该库可与Node.js一起使用或在浏览器中使用（注释计算），并为不同任务提供不同类型的网络。以下是训练网络以识别色彩对比的演示。
⭐️ 本文首发自 前端修罗场，是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区，我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度，获得更全面的学习指导意见，交个朋友，不走弯路，少吃亏！ ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台，其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/)，推荐给大
选自GitHub 作者：Robin Wieruch 机器之心编译 JavaScript 是一种流行的高级编程语言，它被世界上的绝大多数网站所使用，也被所有主流浏览器所支持。随着深度学习的火热，越来越多
原文地址：10 Machine Learning Examples in JavaScript
当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时，她的原话是这样的。可能她是对的，但它也是一个非常有趣的概念，最近在 Javascript 领域得到了越来越多的关注。
戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦！ 0写在前面 随着时间的推移，机器学习库变得更快也更易于使用，其发展速度丝毫没有放缓的迹象。虽然一直以来 Python 都是机器学习的重要语言，但目前的神经网络可以在任何语言中运行，包括 JavaScript！ 最近一段时间，Web 生态系统发展迅速，虽然 JavaScript 和 Node.js 在性能上仍然不及 Python 和 Java，但它们也已经强大到足以处理许多机器学习的问题。Web 开发语言非常易用，它们在这一点上受益匪浅——你只需要在 Web 浏
选自blog.bitsrc.io 作者：Jonathan Saring 机器之心编译 参与：程耀彤、黄小天 本文作者在构建 Bit 的过程中探索和尝试了把 Javascript 和机器学习结合起来使用的可能性，并由此发现了一些简洁优雅的库，可以把 Javascript、机器学习、DNN 甚至 NLP 整合起来。 「等等，什么？？这是一个可怕的想法！」 当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时，她的原话是这样的。可能她是对的，但它也是一个非常有趣的概念，最近在 Javascript 领域得到了越
随着时间的推移，机器学习库变得更快也更易于使用，其发展速度丝毫没有放缓的迹象。虽然一直以来 Python 都是机器学习的重要语言，但目前的神经网络可以在任何语言中运行，包括 JavaScript!
选自Towards Data Science 作者：Sebastian Kwiatkowski 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文作者 Sebastian Kwiatkowski 介绍了使用 JavaScript 实现 GPU 加速神经网络的四个项目：deeplearn.js、Propel、gpu.js 和 Brain.js。 根据 GitHub Octoverse 2017 报告，JavaScript 是过去一年中 GitHub 最流行的编程语言。根据 pull requests
JavaScript开发人员倾向于寻找可用于机器学习模型训练的JavaScript框架。下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：
在本文中，你会对如何使用 JavaScript 实现机器学习这个话题有一些基本的了解。
五大引领AI工程的JavaScript工具，为欲将LLM融入项目的开发者提供关键资源。
英文：JeffHeaton 译文： 云+社区/白加黑大人 https://cloud.tencent.com/developer/article/1035890 基本介绍 在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件，这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出。 运行环境 E
在这篇文章，我将会展示给你如何使用 Synaptic.js 创建并训练一个神经网络，它允许你在 Node.js 和浏览器中进行深度学习。
本文介绍了10个有趣实用的开源人工智能项目，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。这些项目具有创新性、实用性和可扩展性，可以为不同领域的开发者提供灵活、高效、可复用的解决方案。
随着深度学习在计算机安全领域越来越受到重视，不同类型的神经网络已被集成到安全系统中，以完成恶意软件检测，二进制分析，以及漏洞发现等多种任务。然而，神经网络的预测结果难以得到解释，例如难以确定输入数据的哪些特征对预测结果产生贡献，这一定程度上影响到了深度学习方法的应用。已有研究人员通过近似神经网络的决策函数来确定不同特征对预测结果的贡献，如LEMNA方法，并已在不同的安全应用中取得了良好的效果。该方法是一种忽略神经网络结构的黑盒方法，因此也损失了部分能够用来解释预测结果的重要信息。通常情况下，预测和解释都是基于同一个神经网络，因此神经网络的结构信息通常是已知的。在此基础上，可以尝试使用白盒解释方法来理解预测结果，并将这类方法应用于计算机安全领域。
来自：CSDN.NET 链接：http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714（点击尾部阅读原文前往，文章中相关链接请点击阅读原文查看） 原文：http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介：赵屹华，计算广告工程师@搜狗，前生物医学工程师，关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
程序是构建计算机应用、IT 产业和数码世界的主要工具。为了方便程序员为不同的应用开发程序，人们发明了各种编程语言。与此同时，当程序员想要将用不同语言编写的程序组合在一起时，这些编程语言的差异就为这项工作带来了困难。因此，实现不同编程语言之间的程序翻译是十分必要的。
【导读】关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。 1. STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI https://www.oschina.net/p/style2paints 推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使
【导读】本文中作者为初学者解释了如何使用 JavaScript 来搭建一个神经网络。不用担心，这不是一份深入介绍隐藏输入层、激励函数或如何使用 TensorFlow 的复杂教程，而是一次轻松实践。即使你不懂神经网络背后的深入内容，也可以完成这个简单又有趣的实践。
选自ITNEXT 作者：Daniel Simmons 机器之心编译 参与：程耀彤、李泽南 随着新技术和新工具的出现，构建神经网络已不再是一件需要大量机器学习相关知识的工作了。本文将会教你以 JavaScript 库 Brain.js 为基础，构建并训练自己的神经网络。 设定目标 （如果你只想直接上手，请跳过这部分......） 首先，本文作者还不是神经网络或机器学习方面的专家。坦率的说，我仍然对人工智能的大部分内容感到困惑。但希望这能够鼓励到正在读这篇文章，并急切想尝试机器学习的初学者们。 机器学习是近年来
关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。
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选自Medium 机器之心编译 参与：Panda 配置环境、安装合适的库、下载数据集……有时候学习深度学习的前期工作很让人沮丧，如果只是为了试试现在人人都谈的深度学习，做这些麻烦事似乎很不值当。但好在我们也有一些更简单的方法可以体验深度学习。近日，编程学习平台 Scrimba 联合创始人 Per Harald Borgen 在 Medium 上发文介绍了一种仅用 30 行 JavaScript 代码就创建出了一个神经网络的教程，而且使用的工具也只有 Node.js、Synaptic.js 和浏览器而已。另外
作者：Per Harald Borgen 编译：高宁，Saint，钱天培 *本文含大量代码，如需原文请从文末来源链接获取。 自己搭建神经网络太复杂？ 别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟，汇聚了最新的AI新闻资讯，还有最前沿的国内外AI开源技术，最具价值的AI创新企业，最具权威的行业导师，和最具实力的创投机构！如果你身处AI圈，那么在这里你不但能找到你最需要的，还能发现你意想不到的。 推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣
今年端午节，小 Q 又来给大家送福利啦～这次为大家准备的是我和小伙伴近期在看的技术图书书单，已经整理在下面了，大家可以收藏～本本都是精品哟～ 文末有免费领取图书的方式，感兴趣的小伙伴赶快来参与吧～ 1.《图神经网络导论》 作者：刘知远，周界 译者：李泺秋 | 图书特色 前沿：图神经网络（GNN）已风靡深度学习领域 全面：综述流行的 GNN 框架以及应用场景 新增：在英文版的基础上增补更多内容 力荐：多位 AI 先锋学者联袂推荐 精美：采用高档纯质纸，全彩印刷，适合珍藏 图神经网络（GNN）是基于深度
不过，一般的开发者应该都不会用神经网络来实现异或的功能吧，所以这里有一个更加实际的例子：训练一个神经网络来识别颜色对比 https://brain.js.org/
这篇文章不是对循环神经网络的综合概述。它适用于没有任何机器学习背景的读者。其目的是向艺术家和设计师展示如何使用预先训练的神经网络——使用简单的Javascript和p5.js库来制作交互式数字作品。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。
神经网络（NN）架构图制作起来往往费时耗力，很多时候机器学习研究人员需要从头开始构建相关图。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的： Keras 是类似 Torch 的一个精简的，高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度（Stochastic Gradient）这
前端工程师们～js也可以用来玩机器学习的。 今天看到这些相关的资源，分享给大家～～ 数据可视化这块应该都算比较熟悉的了，建议从通用机器学习库开始学习。 既然有这些js库了，并且现在手机的性能都不错，就
机器之心报道 机器之心编辑部 在今年 5 月份的 Stack Overflow 2020 全球开发者调查报告中，JavaScript 连续八年荣登最常用编程语言榜首。在 7 月份的 IEEE 2020 编程语言排行榜中，JavaScript 位列 top 10 编程语言榜单的第五名。近日，分析公司 SlashData 公布了 2020 年第 3 季度的《开发者报告》（第 19 版），对全球 159 个国家或地区的 17000 多名开发者展开了调查。 根据 SlashData 的调查结果显示，JavaScr
本文介绍了10个功能强大的开源人工智能项目，这些项目分别是：STYLE2Paints、SerpentAI、Synaptic.js、Snake-AI、Uncaptcha、Sockeye、PHP-ML、CycleGAN、DeepLearn.js和TensorFire。这些项目涵盖了机器学习的各个方面，包括图像处理、神经网络框架、游戏AI、自然语言处理等，可以为开发人员提供各种场景下的AI应用。
作者 | Gunjan 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码，数据科学家就无法使用机器学习模型。因此，机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言，并帮助您确定哪种语言最适合您。 1.Python Python 是一种流行的面向对象的语言，创建于 1989 年，并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示，Python 是最受欢迎的三大编程语言
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向，认识新的js开发领域!
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
文章导读：这篇文章不是为了全面深入的介绍循环神经网络（recurrent neural networks），而是为那些没有任何机器学习（machine learning）背景知识的读者提供一种思路，意在展示艺术家和设计师运用简单的Javascript和p5.js库构造预训练神经网络、进而创作出交互式数字作品的过程。 引言 近年来，对于那些富有创造性的群体来说，机器学习已经成为一种流行的工具。风格迁移（style transfer）、t-sne算法、自编码器（autoencoders）、生成对抗网络（
TensorFlow是一个机器学习框架。如果你有大量的数据或你在人工智能中追求的最先进的东西，那么这个框架可能是你最好的选择：深度学习。
Juggernau是一个用Rust编写的实验性神经网络。它是一个使用梯度下降来拟合模型并训练网络的前馈神经网络。Juggernaut使我们能够构建网络应用程序，以在网络浏览器的语境中训练和评估神经网络模型。这是在没有任何服务器或后端的情况下完成的，并且没有使用Javascript来训练模型。 Juggernaut地址：https://juggernaut.rs/ Rust地址：https://www.rust-lang.org/ Juggernaut的开发者友好的API使交互变得很容易。可以将数据集从CS
【编者按】机器学习似乎在一夜之间从默默无闻的小卒变成万众瞩目的焦点，关于机器学习的开源工具也越来越多，但是目前的挑战是，如何让对机器学习感兴趣的开发者和准备使用它的数据科学家们真正使用上它们，本文搜集了几种语言中常见且实用的开源机器学习工具，非常值得关注，本文来自 InfoWorld。 以下为原文： 经过几十年作为一门专业学科的发展后，机器学习似乎一夜之间作为万众瞩目的商业工具出现在我们面前。目前面临的挑战是如何让其具备实效，尤其是对开发者和正准备使用它的数据科学家们。 为此，我们搜集了一些最常见的且实用的
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型，但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
朋友们开工大吉啊！我刚从假期模式切换回来，完全无心工作有些不在状态，比如开机密码错了好几次😅。闲话少叙，下面就让我们一起看看，春节这段时间 GitHub 上又出了什么有趣、好玩的开源项目。
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