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Synaptic は、 node.jsおよびブラウザー用の JavaScript ニューラル ネットワーク ライブラリです。その一般化されたアルゴリズムはアーキテクチャに依存しないため、基本的にあらゆる種類の 1 次または2 次のニューラル ネットワークアーキテクチャを構築してトレーニングできます。

このライブラリには、多層パーセプトロン、多層長短期記憶ネットワーク (LSTM)、液体ステート マシンまたはホップフィールドネットワークなどのいくつかの組み込みアーキテクチャと、組み込みのトレーニング タスク/テストを含む、任意のネットワークをトレーニングできるトレーナーが含まれています。 XOR を解く、Distracted Sequence Recall タスクやEmbedded Reber Grammarテストを完了するなど、さまざまなアーキテクチャのパフォーマンスを簡単にテストして比較できます。

このライブラリによって実装されるアルゴリズムは、Derek D. Monner の論文から引用されています。

二次リカレント ニューラル ネットワーク用の一般化された LSTM のようなトレーニング アルゴリズム

その論文には、ソース コードを通じてコメントされた方程式への参照があります。

導入

ニューラル ネットワークに関する予備知識がない場合は、まずこのガイドを読んでください。

ニューラル ネットワークにデータをフィードする方法の実践的な例が必要な場合は、この記事を参照してください。

この記事も参照してください。

デモ

これらのデモのソース コードは、このブランチにあります。

はじめる

例を試してみるには、gh-pagesブランチをチェックアウトしてください。

git checkout gh-pages

他の言語

この README は他の言語でも入手できます。

概要

Installation

ノード内

npmを使用して Synaptic をインストールできます。

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npm install synaptic --save
ブラウザで

bowerを使用して Synaptic をインストールできます。

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bower install synaptic

または、 CDNjsが提供する CDN リンクを使用することもできます。

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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;

これで、ネットワークの作成、トレーニング、またはArchitectからの組み込みネットワークの使用を開始できるようになります。

Examples

パーセプトロン

これは、単純なパーセプトロンを作成する方法です。

パーセプトロン。

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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;

これで、トレーナーを作成し、パーセプトロンに XOR を学習するように教えることで、新しいネットワークをテストできるようになりました。

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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
長短期記憶

これは、入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート、およびのぞき穴接続を備えた単純な長期短期記憶ネットワークを作成する方法です。

長期短期記憶

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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;

これらは説明を目的とした例であり、アーキテクトにはすでに多層パーセプトロンと多層 LSTM ネットワーク アーキテクチャが含まれています。

貢献する

Synapticはアルゼンチンのブエノスアイレスで始まったオープンソース プロジェクトであり、世界中の誰でもプロジェクトの開発に貢献することができます。

貢献したい場合は、PR を自由に送信してください。送信する前にnpm run testとnpm run buildを必ず実行してください。これにより、すべてのテスト仕様が実行され、Web 配布ファイルがビルドされます。

サポート

このプロジェクトが気に入ってサポートを示したい場合は、魔法のインターネットマネーでビールを買ってください:

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

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