「Dann.js」신경망 구현 JS라이브러리

https://dannjs.org/

 

 

Dann.js는 신경망 학습에 필요한 데이터를 도출하는 AI분야 라이브러리다. 신경망에서 중요한 값은 가중치다. Dann.js는 json과 같은 외부 데이터를 받아서 가중치 매개변수의 적절한 값을 자동으로 학습한다. 신경망은 모두 3개의 레이어 구조[ '입력층(input Layer)', '은닉층(hidden Layer)', '출력층(output Layer)']로 이뤄지는데, 시그모이드 또는 ReLU함수를 통해 가중치가 포함된 입력 데이터와 편향의 총합을 계산한다. 

 

 

 

Dann.js는 시그모이드, ReLU메서드를 제공하고, 가중치를 계산할 수 있는 함수를 사용할 수 있다. 단, Dann.js는 자체적으로 차트나 도표와 같은 그래픽을 제공하지 않기 때문에 p5와 같은 차트 라이브러리와 함께 사용해야 한다. 예제에서는 p5를 사용했지만 대부분의 차트 라이브러리는 json과 같은 데이터 구조를 지원하기 때문에 프로젝트의 성격에 맞는 차트를 선택하면 될 듯하다. 

 

 

https://github.com/matiasvlevi/Dannjs-San-Francisco

GitHub - matiasvlevi/Dannjs-San-Francisco: A Deep Neural Network learns to predict housing prices in San-Francisco

 

 

p5로 구성된 차트를 구현해보고자 한다면, 위의 깃허브 예제를 통해 여러 방향으로 응용할 수 있다.