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Optimize Toolset

I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

About

Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

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This site wouldn’t be possible without the immense generosity and tireless efforts from the people who make contributions to the world and share their work via open source initiatives. Thank you 🙏

© 2024 – Pkg Stats / Ryan Hefner

simple-networks

v1.0.1

Published

Crear redes neuronales facilmente sin necesidad de python.

Downloads

3

Readme

Un npm para crear redes neuronales facilmente Creador

Instalación

Antes de instalarlo, debe tener instalado Node.js La instalación se realiza mediante el comando de instalación npm:

$ npm install simple-networks --save

Funciones

  • entrenar
  • predecir

entrenar

  • El primer argumento es un array que contenga arrays con numeros que seran los valores de entrada
  • El segundo argumento es un array que contenga un array con los numeros resultado de los valores del primer argumento
  • El tercer argumento debe ser true o false y indicara si quiere que salga el progreso en la consola

predecir

Introduce un array de numeros y te dara el resultado aproximado

tojson

Produce un json que luego podra utilizar con la función fromjson para cargar un modelo entrenado

fromjson

Dale el json generado por la función tojson y cargara la red neuronal ya entrenada

Ejemplos

Ejemplo 1:XOR

const networks = require('simple-networks')
let inputs = 2 //Entradas que tendra la red
let unidadesocultas = [5,5] //Capas de neuronas que tendra la red
let salidas = 1 //Numero de resultados que dara la red
let perdida = 0.1 //Valor que debe experimentar para ver cual funciona mejor
let alpha = 0.2 //Que tan rapido deben cambiar los valores(Contra mas alto mas inestable sera sin embargo contra mas bajo mas lento encontrara la solución) Recomendación:Probar valores para saber cual es el mejor
let errorobjetivo = 0.1 //Que tan precisa debe ser la maquina para acabar de entrenar
let iteracciones = Infinity //Numero de veces que entrenara sobre los datos(puede omitirse y se considerara infinito)
let network = new networks.DNN(inputs,unidadesocultas,salidas,perdida,alpha,errorobjetivo,iteracciones)

let datosx = [ //Datos de entrada
    [0,0],
    [0,1],
    [1,0],
    [1,1]
]
let datosy = [ //Datos de salida
    [0],
    [1],
    [1],
    [0]
  ]

let r = network.entrenar(datosx,datosy,true) //datosx y datosy deben ser de la misma longitud para que funcione correctamente, el true significa si quieres que te marque el progreso en la consola

console.log(r) //Indicara en la consola cuando ha terminado el entrenamiento
console.log(network.predecir([0,1])) //Devuelve un Array con los resultados (Si entrena con los mismos datos deberia dar un numero cerca del 1)

Creado por: Discord Safe