11 个Javascript机器学习库

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原文链接

1. Brain.js

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。

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brain.js - JavaScript中的神经网络

2. Synaptic

Synaptic是一个用于node.js和浏览器的Javascript神经网络库，它使您能够训练一阶甚至二阶神经网络体系结构。该项目包括几种内置体系结构，如多层感知器，多层长短期记忆网络，液态机器和能够训练真实网络的培训师。

cazala / synaptic - 架构免费的神经网络库的node.js和浏览器

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3. Neataptic

这个库为浏览器和Node.js提供了快速的神经进化和反向传播，并且有一些内置的网络，包括感知器，LSTM，GRU，Nark等等。这里是一个简单培训的菜鸟教程。

wagenaartje / netaptic 快速的神经进化和反向传播

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4. Conventjs

这个受欢迎的库由斯坦福大学的博士开发，在过去的4年里一直没有维护，但绝对是名单上最有趣的项目之一。它是支持通用模块，分类，回归，实验强化学习模块的神经网络的Javascript实现，甚至能够训练处理图像的卷积网络。

karpathy /convnetjs - 深入学习Javascript。在您的浏览器中训练卷积神经网络（或普通网络）。

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5. Webdnn

这个日本制造的库是为了在浏览器上运行深度神经网络预训练模型而建立的，而且速度很快。由于在浏览器上执行DNN会消耗大量计算资源，因此此框架会优化DNN模型以压缩模型数据并通过JavaScript API（如WebAssembly和WebGPU）加速执行。

mil-tokyo / webdnn github.com上最快的DNN运行框架

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6. Deeplearnjs

这个流行的库允许你在浏览器中训练神经网络，或者在推理模式下运行预训练模型，甚至声称它可以用作网络的NumPy。通过易于提取的API，该库可以用于有用应用程序的真实性，并且可以进行主动维护。

PAIR-code / deeplearnjs - 硬件加速深度学习//机器学习//为网络提供NumPy库。

7. Tensorflow

深操场是神经网络的交互式可视化，使用d3.js在TypeScript中编写。虽然这个项目基本上包含了一个非常基本的tensorflow例子，但它可以用于不同的手段或用作不同目的的非常令人印象深刻的教育功能。

Tensorflow

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8. compromise

这个非常受欢迎的库提供了“在JavaScript中适度的自然语言处理”。这是非常基本和直接的，甚至编译成一个小文件。出于某种原因，它适度的“足够好”方法使其成为几乎所有需要基本NLP的应用程序的主要候选者。

spencermountain/compromise

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9. Neuro.js

这个漂亮的项目是一个深度学习和强化学习JavaScript库的浏览器框架。有人认为这个项目是convnetjs的继任者，所以实现一个基于全栈式神经网络的机器学习框架和扩展的强化学习支持。

janhuenermann / neurojs - 一个javascript深度学习和强化学习库。github.com

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10. mljs

一组库提供由mljs组织开发的用于Javascript的机器学习工具，其中包括有监督学习和无监督学习，人工神经网络，回归算法以及用于统计学，数学等的支持库。下面是一个简短的演练。

mljs

11. Mind

一个灵活的Node.js神经网络库和浏览器，基本上学会做出预测，使用矩阵实现来处理训练数据并启用可配置的网络拓扑。您也可以即插即用已经学过的“头脑”，这对您的应用可能很有用

stevenmiller888 / mind 构建的神经网络库

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