Sináptico

Importante: Synaptic 2.x está en etapa de discusión ahora. No dude en participar

Synaptic es una biblioteca de red neuronal javascript para node.js y el navegador , su algoritmo generalizado no tiene arquitectura, por lo que puede construir y entrenar básicamente cualquier tipo de arquitectura de red neuronal de primer orden o incluso de segundo orden .

Esta biblioteca incluye algunas arquitecturas integradas como perceptrones multicapa , redes de memoria multicapa a largo y corto plazo (LSTM), máquinas de estado líquido o redes Hopfield , y un entrenador capaz de entrenar cualquier red determinada, que incluye tareas / pruebas de entrenamiento integradas. como resolver un XOR, completar una tarea de recuperación de secuencia distraída o una prueba de gramática de Reber incorporada , para que pueda probar y comparar fácilmente el rendimiento de diferentes arquitecturas.

El algoritmo implementado por esta biblioteca se ha tomado del artículo de Derek D. Monner:

Un algoritmo de entrenamiento generalizado similar a LSTM para redes neuronales recurrentes de segundo orden

Hay referencias a las ecuaciones en ese artículo comentadas a través del código fuente.

Introducción

Si no tiene conocimientos previos sobre redes neuronales, debe comenzar por leer esta guía .

Si desea un ejemplo práctico sobre cómo enviar datos a una red neuronal, consulte este artículo .

También puede consultar este artículo .

Población

El código fuente de estas demostraciones se puede encontrar en esta rama .

Empezando

Para probar los ejemplos, consulte la rama gh-pages .

git checkout gh-pages

Otros idiomas

Este archivo README también está disponible en otros idiomas.

Chino simplificado | Documento chino , gracias a @noraincode .
Chino tradicional | Chino tradicional , por @NoobTW .
Japonés | 日本語, gracias a @oshirogo .

Visión de conjunto

Installation

En nodo

Puede instalar synaptic con npm :

1npm install synaptic --save

En el navegador

Puede instalar synaptic con bower :

1bower install synaptic

O simplemente puede usar el enlace CDN, amablemente proporcionado por CDNjs

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<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/synaptic/1.1.4/synaptic.js"></script>

Usage

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var synaptic = require('synaptic'); // this line is not needed in the browser
var Neuron = synaptic.Neuron,
    Layer = synaptic.Layer,
    Network = synaptic.Network,
    Trainer = synaptic.Trainer,
    Architect = synaptic.Architect;

Ahora puede comenzar a crear redes, capacitarlas o usar redes integradas de Architect .

Examples

Perceptrón

Así es como puede crear un perceptrón simple:

perceptrón .

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function Perceptron(input, hidden, output)
{
    // create the layers
    var inputLayer = new Layer(input);
    var hiddenLayer = new Layer(hidden);
    var outputLayer = new Layer(output);

    // connect the layers
    inputLayer.project(hiddenLayer);
    hiddenLayer.project(outputLayer);

    // set the layers
    this.set({
        input: inputLayer,
        hidden: [hiddenLayer],
        output: outputLayer
    });
}

// extend the prototype chain
Perceptron.prototype = new Network();
Perceptron.prototype.constructor = Perceptron;

Ahora puede probar su nueva red creando un entrenador y enseñando al perceptrón a aprender un XOR

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var myPerceptron = new Perceptron(2,3,1);
var myTrainer = new Trainer(myPerceptron);

myTrainer.XOR(); // { error: 0.004998819355993572, iterations: 21871, time: 356 }

myPerceptron.activate([0,0]); // 0.0268581547421616
myPerceptron.activate([1,0]); // 0.9829673642853368
myPerceptron.activate([0,1]); // 0.9831714267395621
myPerceptron.activate([1,1]); // 0.02128894618097928

Memoria a corto plazo

Así es como puede crear una red simple de memoria a largo plazo a corto plazo con puertas de entrada, puertas de olvido, puertas de salida y conexiones de mirilla:

memoria larga a corto plazo

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function LSTM(input, blocks, output)
{
    // create the layers
    var inputLayer = new Layer(input);
    var inputGate = new Layer(blocks);
    var forgetGate = new Layer(blocks);
    var memoryCell = new Layer(blocks);
    var outputGate = new Layer(blocks);
    var outputLayer = new Layer(output);

    // connections from input layer
    var input = inputLayer.project(memoryCell);
    inputLayer.project(inputGate);
    inputLayer.project(forgetGate);
    inputLayer.project(outputGate);

    // connections from memory cell
    var output = memoryCell.project(outputLayer);

    // self-connection
    var self = memoryCell.project(memoryCell);

    // peepholes
    memoryCell.project(inputGate);
    memoryCell.project(forgetGate);
    memoryCell.project(outputGate);

    // gates
    inputGate.gate(input, Layer.gateType.INPUT);
    forgetGate.gate(self, Layer.gateType.ONE_TO_ONE);
    outputGate.gate(output, Layer.gateType.OUTPUT);

    // input to output direct connection
    inputLayer.project(outputLayer);

    // set the layers of the neural network
    this.set({
        input: inputLayer,
        hidden: [inputGate, forgetGate, memoryCell, outputGate],
        output: outputLayer
    });
}

// extend the prototype chain
LSTM.prototype = new Network();
LSTM.prototype.constructor = LSTM;

Estos son ejemplos con fines explicativos, el arquitecto ya incluye perceptrones multicapa y arquitecturas de red LSTM multicapa.

Contribuir

Synaptic es un proyecto Open Source que se inició en Buenos Aires, Argentina, cualquier persona del mundo es bienvenido a contribuir al desarrollo del proyecto.

Si desea contribuir, no dude en enviar PR, solo asegúrese de ejecutar npm run test y npm run build antes de enviarlo. De esta manera, ejecutará todas las especificaciones de prueba y creará los archivos de distribución web.

Apoyo

Si te gusta este proyecto y quieres mostrar tu apoyo, puedes comprarme una cerveza con dinero mágico de internet :

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BTC: 16ePagGBbHfm2d6esjMXcUBTNgqpnLWNeK
ETH: 0xa423bfe9db2dc125dd3b56f215e09658491cc556
LTC: LeeemeZj6YL6pkTTtEGHFD6idDxHBF2HXa
XMR: 46WNbmwXpYxiBpkbHjAgjC65cyzAxtaaBQjcGpAZquhBKw2r8NtPQniEgMJcwFMCZzSBrEJtmPsTR54MoGBDbjTi2W1XmgM

Guía de desarrollo

Módulo básico

Objetos incorporados

Módulo de comunidad