brain.js提升我们前端智能化水平

有时候真的不得不感叹，AI实在是太智能，太强大了。从自动驾驶，家具，AI无处不在。现在我们前端开发领域，AI也成了一种新的趋势，让不少同行压力山大啊。本文我们将探讨AI在前端开发中的应用，以及如何用浏览器端的神经网络库(brain.js)来提升我们前端的智能化水平。

brain.js

开局即重点，我们先来介绍一下bran.js。

brain.js是由Brain团队开发的JavaScript库，专门用于实现神经网络。其源代码可以在Github上，任何人都可以进行查看，提问和贡献代码。

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• 起源： brain.js 最初是为了让前端开发者能够更容易地接触到机器学习技术而创建的。它的设计目标是提供一个简单易用的接口，同时保持足够的灵活性来满足不同需求。
  

功能:

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• 实例化神经网络：
  

<script src="./brain.js"></script>

const net = new brain.recurrent.LSTM();

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• 训练模型：可以提供灵活的训练方式，支持多种参数
  

const data = [

{ input: [0, 0], output: [0] },

{ input: [0, 1], output: [1] },

{ input: [1, 0], output: [1] },

{ input: [1, 1], output: [0] } ];
network.train(data, { 
iterations: 2000, // 训练迭代次数
log: true, // 是否打印训练日志
logPeriod: 100 // 日志打印间隔

});

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• 进行模型推理
  

const output = network.run([1, 0]); //输出应该接近1

console.log(output);

训练结束后，用run方法进行推理

实战

话不多说，直接开始实战,这次我们进行一个任务分类，看看是前端还是后端。

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• 首先，我们先导包
  

可以直接利用npm下载，终端输入npm install brain.js安装，后面代码是这样

const brain = require('brain.js');

require 函数：require 是 Node.js 中用于导入模块的函数。它会在 node_modules 目录中查找指定的模块，并将其导出的对象或函数加载到当前作用域中。

或者你可以像我一样，到Github仓库下好brain.js文件

<script src="./brain.js"></script>

<script> 标签：<script> 标签用于在 HTML 文件中引入外部 JavaScript 文件。src 属性指定了 JavaScript 文件的路径。

完成第一步后，我们要用jason数组给大模型“喂”一些数据，用于后面的推理

 const data = [

 { "input": "自定义表单验证 ", "output": "frontend" }, // 前端任务

 { "input": "实现 WebSocket 进行实时通信", "output": "backend" }, // 后端任务

 { "input": "视差滚动效果 ", "output": "frontend" }, // 前端任务 

 { "input": "安全存储用户密码", "output": "backend" }, // 后端任务

 { "input": "创建主题切换器（深色/浅色模式） ", "output": "frontend" }, // 前端任务

 { "input": "高流量负载均衡", "output": "backend" }, // 后端任务

 { "input": "为残疾用户提供的无障碍功能": "frontend" }, // 前端任务

 { "input": "可扩展架构以应对增长的用户基础 ", "output": "backend" } // 后端任务 ];

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• 再然后，初始化我们的神经网络：
  

    const network = new brain.recurrent.LSTM();

这里的LSTM是brain.js中提供的一种类，用于创建长短期记忆网络Long Short-Term Memory。

经过这个操作，我们就拥有一个可训练的和可使用的LSTM模型。

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• 开始训练
  

// 训练模型 network.train(data, {

iterations: 2000, // 训练迭代次数 
log: true, // 是否打印训练日志 

logPeriod: 100 // 日志打印间隔

});

注意:训练需要花费一段时间。

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• 执行程序
  

   const output = network.run("自定义表单验证");// 前端任务

    console.log(output);

此时，我们的神经网络就会开始推理这是个什么任务，在进行一段时间的训练后，就会出现结果

此时，正确输出了，这是个前端frontend任务。
类似的，我们改成

 const output = network.run("高流量负载均衡"); // 后端任务

 console.log(output);

经过一段时间的训练后，得到

也得到了正确结果，这是个后端backend任务。

总结

brain.js凭借其简洁的API设计和强大的功能，为前端开发者提供了一个易于上手的工具，降低了进入AI领域的门槛，促进了前端开发与AI技术的深度融合。本文我们用bran.js进行了一个简单的数据投喂，实现了我们的任务。相信在未来会有更具有创新性的应用案例出现，推动行业发展。