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這篇文章將為大家詳細講解有關開源機器學習JavaScript框架有哪些,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
TensorFlow.js 是一個開源庫,它使你能在瀏覽器中完整地運行機器學習程序,它是 Deeplearn.js 的繼承者,Deeplearn.js 不再更新了。TensorFlow.js 在 Deeplearn.js 功能的基礎上進行了改善,使你能夠充分利用瀏覽器,得到更加深入的機器學習經驗。
通過這個開源庫,你可以在瀏覽器中使用有各種功能的、直觀的 API 來定義、訓練和部署模型。除此之外,它自動提供 WebGL 和 Node.js 的支持。
如果您有了一個已經訓練過的模型,你想要導入到瀏覽器中。TensorFlow.js 可以讓你做到這一點,你也可以在不離開瀏覽器的情況下重新訓練已有的模型。
現在有很多在瀏覽器中提供廣泛的機器學習功能的資源型開源工具,這個機器學習工具庫就是這些開源工具的集合。這個工具庫為好幾種機器學習算法提供支持,包括非監督式學習、監督式學習、數據處理、人工神經網絡(ANN)、數學和回歸。
如果你以前使用 Python,現在想找類似于 Scikit-learn 的,能在瀏覽器中使用 JavaScript 進行機器學習的工具,這套工具會滿足你的要求。
Keras.js 是另外一個熱門的開源框架,它使你能夠在瀏覽器中運行機器學習模型,它使用 WebGL 來提供 GPU 模式的支持。如果你有使用 Node.js 的模型,你就只能在 GPU 模式下運行它。Keras.js 還為使用任意后端框架的模型訓練提供支持,例如 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 。
一些 Keras 模型可以部署在客戶端瀏覽器上,包括 Inception v3 (訓練在 ImageNet 上),50 層冗余網絡(訓練在 ImageNet 上),和卷積變化自動編碼器(訓練在 MNIST 上)。
機器學習里的概念非常重要,它可能會使剛開始進入這個領域的人們氣餒,這個領域里的學術用語和專業詞匯可能會使初學者感到崩潰,而解決以上問題的能力就是 Brain.js 的優勢所在。它是開源的,基于 JavaScript 的框架,簡化了定義、訓練和運行神經網絡的流程。
如果你是一個 JavaScript 開發者,并且在機器學習領域是完全的新手,Brain.js 能減低你學習的難度曲線。它可以和 Node.js 一起使用,或者運行在客戶端瀏覽器里來訓練機器學習模型。Brain.js 支持部分類型的神經網絡,包括前饋式網絡、Ellman 網絡,和門循環單元網絡。
STDLib 是一個基于 JavaScript 和 Node.js 應用的開源庫,如果您正在尋找一種在瀏覽器中運行,支持科學和數字化的基于 web 的機器學習應用,STDLib 能滿足你的需要。
這個庫能提供全面而先進的數學和統計學上的功能,來幫助你構建高性能的機器學習模型。你同樣也可以使用它豐富的功能來構建應用程序和其他的庫。除此之外,如果你想要一個數據可視化和探索性數據分析的框架 —— STDLib,你,值得擁有。
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