Топ 10 библиотек машинного обучения JavaScript

JavaScript - самый популярный кроссплатформенный язык со зрелой экосистемой Node Package Manager (npm) среди веб-разработчиков. Согласно последнему отчету TIOBE Index, JavaScript является 7-м наиболее предпочтительным языком среди 20 популярных языков программирования, используемых разработчиками. 

Здесь мы перечисляем лучшие машины и библиотеки глубокого обучения в JavaScript.

(Эти библиотеки перечислены в соответствии с их звездами GitHub).

Brain.js

Brain.js, написанный на JavaScript, представляет собой ускоренную на GPU библиотеку для нейронных сетей. Библиотека проста в использовании и выполняет вычисления с использованием графического процессора и резервируется на чистый JavaScript, когда графический процессор недоступен. Brain.js предоставляет несколько реализаций нейронной сети, поскольку различные нейронные сети могут быть обучены хорошо выполнять разные задачи.  

Узнайте больше здесь.

ConvNetJS

ConvNetJS - это библиотека JavaScript для обучения моделей глубокого обучения (нейронные сети). Библиотека позволяет пользователю формулировать и решать нейронные сети в JavaScript, поддерживая при этом общие модули нейронных сетей. Она также имеет возможность задавать и обучать сверточные сети, которые обрабатывают изображения, экспериментальные модули по усилению обучения и многое другое. 

Узнайте больше здесь.

Compromise

Compromise - это библиотека JavaScript, которая интерпретирует и предварительно анализирует текст. Это библиотека обработки естественного языка (NLP), основанная на правилах, которая предпочитает самые маленькие, наименее причудливые решения для получения текста в управляемой форме.

Узнайте больше здесь.

Synaptic

Synaptic - это библиотека нейронных сетей JavaScript для node.js и браузера. Эта библиотека включает в себя несколько встроенных архитектур, таких как многослойные персептроны, многослойные сети долговременной памяти (LSTM), машины с жидким состоянием или сети Хопфилда, а также инструктор, способный обучать любую конкретную сеть. Обобщенная архитектура этой библиотеки свободна от архитектуры, так что пользователь может создавать и обучать любые архитектуры нейронных сетей первого или даже второго порядка.  

Узнайте больше здесь.

Ml5.js

Ml5.js - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, написанная на JavaScript. Библиотека представляет собой дружественный высокоуровневый интерфейс для TensorFlow.js и может обрабатывать математические операции с ускорением на GPU, а также управлять памятью для алгоритмов машинного обучения. ml5.js обеспечивает немедленный доступ в браузере к заранее подготовленным моделям для обнаружения человеческих поз, генерации текста, стилизации изображения с другим, сочинения музыки, определения высоты тона и общих отношений слов английского языка и многого другого.

Узнайте больше здесь.

STDLIB-JS

Stdlib-js - это стандартная библиотека для JavaScript и Node.js. С акцентом на приложения для числовых и научных вычислений эта библиотека предоставляет набор надежных, высокопроизводительных библиотек для математики, статистики, обработки данных, потоков и многого другого. Функции этой библиотеки включают в себя более 150 специальных математических функций, более 35 распределений вероятностей, более 40 генераторов псевдослучайных чисел с возможностью посева и тому подобное.  

Узнайте больше здесь.

Mind

Mind - это гибкая библиотека нейронных сетей для Node.js и браузера, написанная на JavaScript. Некоторые из особенностей Mind заключаются в том, что он векторизован, поскольку использует матричную реализацию для обработки обучающих данных, что позволяет пользователям настраивать топологию сети. Она также является сменяемой, то есть позволяет загружать и выгружать уже изученные умы. 

Machinelearn.js

Machinelearn.js - это библиотека машинного обучения для сети и узла, написанная на Typescript. Библиотека решает проблемы машинного обучения и учит пользователей тому, как работают алгоритмы машинного обучения. По умолчанию machinelearning.js использует версию tfjs на чистом JavaScript. Чтобы включить ускорение с помощью привязки C ++ или графического процессора, пользователь должен импортировать machinelearn-node для C ++ или machinelearn-gpu для GPU. 

Узнайте больше здесь.

Neuro.js

Neuro.js - это система машинного обучения для создания помощников ИИ и чат-ботов. Это библиотека для разработки и обучения ML-моделей на JavaScript и развертывания в браузере или на Node.js. Библиотека поддерживает классификацию по нескольким меткам, онлайн-обучение, классификацию в реальном времени.  

Узнайте больше здесь.

Deeplearnjs

Deeplearnjs - это библиотека JavaScript с аппаратным ускорением с открытым исходным кодом для машинного интеллекта. Библиотека предоставляет эффективные блоки машинного обучения в сеть, позволяя пользователю обучать нейронные сети в браузере или запускать предварительно обученные модели в режиме вывода. У deeplearn.js есть два API, модель немедленного выполнения (например, NumPy) и модель отложенного выполнения, отражающая API TensorFlow. 

Узнайте больше здесь.