deept.js v1.2.1

DeepThought.js

Machine-Learning im Browser.

Was ist DeepThought.js

DeepThought.js ist eine JavaScript Library für Machine Learning im Browser. Es baut auf der Toy-Neural-Network-JS Library von Daniel Shiffmann auf und erweitert diese mit der möglichkeit für Multi-Layer-Netzwerke. Mehrere Trainingsfunktionen wie Back-Propagation und ein Genetischer Algorythmus sollen mit eingebaut werden.

Getting started

• CDN

<script src="https://lavakonsti.github.io/DeepThought.js/beta/DeepThought.min.js" charset="utf-8"></script>

• NPM

$ npm i deep-thought.js --save

• >> DOWNLOAD

Dokumentation

Eine vollständige Dokumentation der Library ist hier verfügbar.

Example

So würde es aussehen die Library über NPM zu installieren und zu nutzen.

Project

root
|- package.json
|- src/
   |- app.js

Install

$ npm i deep-thought.js --save

Project

root
|- node_modules/
|- package.json
|- package-lock.json
|- src/
   |- app.js

./src/app.js

const dt = require('deep-thought.js');

const nn = new dt.NeuralNetwork();

// init and add the layers
let layers = [
  { type: 'input',  nodes: 2},
  { type: 'hidden', nodes: 4},   // NOTE: order of the hidden layers is important
  { type: 'hidden', nodes: 4},
  { type: 'output', nodes: 2}
];

// add the initialized layers to the Network
nn.addLayers(layers);

// train the neural network
nn.train([trainingDataSet], {
  iterations: 3000000,
  print: true,
  test: true
});
// Use it
nn.predict([data], (result) => {
  console.log(result);
});

Getting Involved

1. Repository forken

2. Befehl im Root-Folder:

$ npm install

3. Projekt Bearbeiten

4. Befehl für compile & build:

$ npm run build

5. Eigene Produktivität bestaunen :

Das endgültige Build-Produkt ist ./dist/DeepThought.js. Der Ordner ./temp/ ist nur der compilierte JavaScript code. Dieser wird für das NPM Package verwendet.

Commit Legende

• :art: Format/Structure
• :memo: Documentation
• :boom: new Feature
• :bug: Bugfix
• :fire: Code or Files deleted
• :wrench: Work In Progress
• :star2: Enhancement

License

Die Library ist unter der MIT License verfügbar.

Mehr über die License hier.