Synaptic — Расширенные нейронные сети на JavaScript

Это проект, о котором вам нужно знать, если вы интересуетесь искусственным интеллектом или обучением искусственному интеллекту. Проще говоря, это библиотека JavaScript, которая позволяет вам реализовывать нейронные сети и работать с ними. Что особенного, так это то, что этот позволяет вам сделать гораздо больше, чем просто введение.

Synaptic — это работа программиста-одиночки Хуана Казала, студента компьютерной инженерии из Аргентины. В свободное время, похоже, ему нравится развлекаться с JavaScript, и он создал фреймворк с открытым исходным кодом, который упрощает создание, обучение и тестирование нейронных сетей.
Вы можете запустить Synaptic в браузере или с помощью Node.js, и, хотя он не подходит для работы с огромными сетями, с которыми играют подобные Google, он достаточно быстр для реальной работы. Это еще один аспект постоянно улучшающейся производительности современного JavaScript.

Synaptic реализует общий алгоритм «без архитектуры», который можно использовать для создания более широкого диапазона типов сетей, чем обычно встречаются. Он поставляется с некоторыми предопределенными сетями — многослойными персептронами, многослойными сетями долгосрочной краткосрочной памяти, автоматами с жидкими состояниями и так далее. Ключевое отличие состоит в том, что Synaptic позволяет создавать сети второго порядка и повторяющиеся сети, которые не так часто встречаются, как простые сети прямого распространения, и традиционно считаются более сложными для работы.

Есть также несколько хороших примеров, но имейте в виду, что если вы попробуете их, вы можете увидеть страницу с ошибкой из-за того, что учетная запись автора превышает лимит ЦП. Это малобюджетная постановка, которую можно было бы получить за счет спонсорства.
Как только вы выйдете за рамки демонстраций, вам нужно будет научиться создавать слои нейронов. Чтобы обучить модель, все, что вам нужно сделать, это предоставить входные и целевые выходные данные. Вы можете работать со слоями или полными сетями слоев и даже моделями, используя несколько сетей и многое другое.

Трудно дать представление о том, насколько все это сложно, и лучший способ оценить это — взглянуть на страницу GitHub.
Это проект, который стоит не только использовать, но и поддерживать. Как пишет автор в конце Read.me:
«Любой человек в мире может внести свой вклад в развитие проекта».