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這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)開源機器學習JavaScript框架有哪些，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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1、 TensorFlow.js
TensorFlow.js 是一個開源庫，它使你能在瀏覽器中完整地運行機器學習程序，它是 Deeplearn.js 的繼承者，Deeplearn.js 不再更新了。TensorFlow.js 在 Deeplearn.js 功能的基礎(chǔ)上進行了改善，使你能夠充分利用瀏覽器，得到更加深入的機器學習經(jīng)驗。
通過這個開源庫，你可以在瀏覽器中使用有各種功能的、直觀的 API 來定義、訓練和部署模型。除此之外，它自動提供 WebGL 和 Node.js 的支持。
如果您有了一個已經(jīng)訓練過的模型，你想要導入到瀏覽器中。TensorFlow.js 可以讓你做到這一點，你也可以在不離開瀏覽器的情況下重新訓練已有的模型。
2、 機器學習工具庫
現(xiàn)在有很多在瀏覽器中提供廣泛的機器學習功能的資源型開源工具，這個機器學習工具庫就是這些開源工具的集合。這個工具庫為好幾種機器學習算法提供支持，包括非監(jiān)督式學習、監(jiān)督式學習、數(shù)據(jù)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）、數(shù)學和回歸。
如果你以前使用 Python，現(xiàn)在想找類似于 Scikit-learn 的，能在瀏覽器中使用 JavaScript 進行機器學習的工具，這套工具會滿足你的要求。
3、 Keras.js
Keras.js 是另外一個熱門的開源框架，它使你能夠在瀏覽器中運行機器學習模型，它使用 WebGL 來提供 GPU 模式的支持。如果你有使用 Node.js 的模型，你就只能在 GPU 模式下運行它。Keras.js 還為使用任意后端框架的模型訓練提供支持，例如 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 。
一些 Keras 模型可以部署在客戶端瀏覽器上，包括 Inception v3 (訓練在 ImageNet 上)，50 層冗余網(wǎng)絡(訓練在 ImageNet 上)，和卷積變化自動編碼器(訓練在 MNIST 上)。
4、 Brain.js
機器學習里的概念非常重要，它可能會使剛開始進入這個領(lǐng)域的人們氣餒，這個領(lǐng)域里的學術(shù)用語和專業(yè)詞匯可能會使初學者感到崩潰，而解決以上問題的能力就是 Brain.js 的優(yōu)勢所在。它是開源的，基于 JavaScript 的框架，簡化了定義、訓練和運行神經(jīng)網(wǎng)絡的流程。
如果你是一個 JavaScript 開發(fā)者，并且在機器學習領(lǐng)域是完全的新手，Brain.js 能減低你學習的難度曲線。它可以和 Node.js 一起使用，或者運行在客戶端瀏覽器里來訓練機器學習模型。Brain.js 支持部分類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，包括前饋式網(wǎng)絡、Ellman 網(wǎng)絡，和門循環(huán)單元網(wǎng)絡。
5、 STDLib
STDLib 是一個基于 JavaScript 和 Node.js 應用的開源庫，如果您正在尋找一種在瀏覽器中運行，支持科學和數(shù)字化的基于 web 的機器學習應用，STDLib 能滿足你的需要。
這個庫能提供全面而先進的數(shù)學和統(tǒng)計學上的功能，來幫助你構(gòu)建高性能的機器學習模型。你同樣也可以使用它豐富的功能來構(gòu)建應用程序和其他的庫。除此之外，如果你想要一個數(shù)據(jù)可視化和探索性數(shù)據(jù)分析的框架 —— STDLib，你，值得擁有。
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文章標題：開源機器學習JavaScript框架有哪些
文章出自：http://www.dlmjj.cn/article/jgosop.html
