用于JavaScript的機(jī)器學(xué)習(xí)庫有哪些

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Python是一種通用編程語言，不僅用于機(jī)器學(xué)習(xí)，還用于科學(xué)計(jì)算，后端Web開發(fā)，桌面應(yīng)用程序等.R主要用于統(tǒng)計(jì)學(xué)家。但是，它們至少有兩個(gè)共同特征：

• 它們適合非程序員

• 他們有全面的ML庫

在許多情況下，ML算法在Fortran，C，C ++或Cython中實(shí)現(xiàn)，并從Python或R調(diào)用。

Java也用于機(jī)器學(xué)習(xí)，但通常由專業(yè)程序員使用。

在過去的幾年中，JavaScript得到了普及，并且出現(xiàn)了一些非常有趣的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，可以在瀏覽器或Node.js上實(shí)現(xiàn)ML方法。令人驚訝的是，許多這些庫在JavaScript中實(shí)現(xiàn)了大量代碼。

ml.js

ml.js是一個(gè)全面的，通用的JavaScript ML庫，適用于瀏覽器和Node.js. 它提供了以下例程：

• 對數(shù)組，哈希表，排序，隨機(jī)數(shù)生成等的位操作。

• 線性代數(shù)，數(shù)組操作，優(yōu)化(Levenberg-Marquardt方法)，統(tǒng)計(jì)

• 交叉驗(yàn)證

• 監(jiān)督學(xué)習(xí)

• 無監(jiān)督學(xué)習(xí)

支持的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是：

• 線性，多項(xiàng)式，指數(shù)和冪回歸

• K-最近鄰居

• 樸素貝葉斯

• 支持向量機(jī)

• 決策樹和隨機(jī)森林

• 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等

此外，ml.js提供了幾種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法：

• 主成分分析

• 聚類分析(k均值和層次聚類)

• 自組織地圖(Kohonen網(wǎng)絡(luò))

TensorFlow.js

TensorFlow是***的機(jī)器學(xué)習(xí)庫之一。它側(cè)重于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種類型和結(jié)構(gòu)，包括深度網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)絡(luò)的組件。

TensorFlow由Google Brain Team創(chuàng)建，使用C  ++和Python編寫。但是，它可以與包括JavaScript在內(nèi)的多種語言一起使用。

TensorFlow是一個(gè)非常全面的庫，仍然可以輕松地構(gòu)建和培訓(xùn)模型。它支持各種各樣的網(wǎng)絡(luò)層，激活功能，優(yōu)化器和其他組件。它具有良好的性能并提供GPU支持。

TensorFlow.js是一個(gè)用于瀏覽器或Node.js的JavaScript ML庫。它支持WebGL。

brain.js

brain.js是一個(gè)用JavaScript編寫的庫 - 專注于訓(xùn)練和應(yīng)用前饋和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它還提供其他實(shí)用程序，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)學(xué)例程。

它提供了高級選項(xiàng)，如：

• 使用GPU訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

• 可以并行適應(yīng)多個(gè)網(wǎng)絡(luò)的異步培訓(xùn)

• 交叉驗(yàn)證是一種更復(fù)雜的驗(yàn)證方法

brain.js將模型保存到JSON文件或從中加載模型。

ConvNetJS

ConvNetJS是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的另一個(gè)庫。它可以在瀏覽器中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。除了分類和回歸問題，它還有強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊(使用Q學(xué)習(xí))仍然是實(shí)驗(yàn)性的。ConvNetJS為在圖像識(shí)別方面表現(xiàn)優(yōu)異的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供支持。

在ConvNetJS中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是層的列表。它提供以下層：

• 輸入(***個(gè))圖層

• 完全連接的層

• 卷積層

• 匯集層

• 局部對比度歸一化層

• 分類器丟失(輸出)層：softmax和svm

• 使用L2的回歸損失(輸出)層

它支持幾個(gè)重要的激活功能，如：

• RELU

• 乙狀結(jié)腸

• 雙曲正切

• MAXOUT

以及優(yōu)化器如：

• 隨機(jī)梯度下降

• Adadelta

• AdagradS

• ConvNetJS還提供了一種方便的方法來保存和加載JSON文件的模型。

執(zhí)照：麻省理工學(xué)院。

WebDNN

WebDNN是一個(gè)專注于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖書館，包括具有LSTM架構(gòu)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它使用TypeScript和Python編寫，并提供JavaScript和Python  API。

它還提供了在瀏覽器中執(zhí)行GPU的可能性。

WebDNN的一個(gè)非常方便的功能是可以轉(zhuǎn)換和使用PyTorch，TensorFlow，Keras，Caffemodel或Chainer預(yù)訓(xùn)練的模型。

natural

natural是一個(gè)用于Node.js的自然語言處理的JavaScript庫。

它支持：

• 標(biāo)記化(將文本分解為字符串?dāng)?shù)組)

• 弦距離的計(jì)算

• 匹配相似的字符串

• 分類(樸素貝葉斯，邏輯回歸和***熵)

• 情感分析(目前有八種語言)

• 語音匹配，inflectors，n-gram等

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