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Documentação da Biblioteca MLP.js

_{A classe MLP representa uma rede neural de camadas densas com uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Esta implementação utiliza as funções de ativação ReLU e sigmoid. Esta classe também fornece métodos para treinamento da rede neural e previsão.}

Construtor

Construtor

_{MLP(inputLayer, hiddenLayers, outputLayer)}

_{Cria uma instância da classe MLP com a seguinte estrutura:}

_{inputLayer: número de neurônios na camada de entrada}

_{hiddenLayers: um inteiro ou um array de inteiros, representando o número de neurônios em cada camada oculta. Se for um inteiro, a rede neural terá uma única camada oculta com esse número de neurônios. Se for um array, a rede neural terá o número de camadas ocultas igual ao comprimento do array e o número de neurônios em cada camada será dado pelos elementos do array.}

_{outputLayer: número de neurônios na camada de saída}

Métodos

_{randomMatrix(rows, cols)}

_{Gera uma matriz rows x cols com valores aleatórios entre -1 e 1.}

_{matrixMultiply(a, b)}

_{Realiza a multiplicação de matrizes a x b e retorna o resultado.}

_{matrixAdd(a, b)}

_{Realiza a soma de matrizes a e b e retorna o resultado.}

_sigmoid(x)

_{Retorna o valor da função de ativação sigmoid aplicada ao valor x.}

_relu(x)

_{Retorna o valor da função de ativação ReLU aplicada ao valor x.}

_{train(input, target, learningRate, epochs)}

_{Realiza o treinamento da rede neural com base em um conjunto de dados de entrada input e de saída esperada target. learningRate define a taxa de aprendizado da rede e epochs define o número de épocas de treinamento. Durante o treinamento, a função realiza o cálculo dos gradientes e atualiza os pesos e bias da rede neural.}

_{predict(input)}

_{Utiliza a rede neural treinada para fazer previsões com base em um conjunto de dados de entrada input. Retorna um array com as previsões correspondentes para cada entrada.}

Exemplo:

_{vamos criar uma rede neural com 2 neurônios na camada de entrada, 3 neurônios na camada escondida e 1 neurônio na camada de saída.}

_{const mlp = new MLP(2, [3], 1);}

_{const input = [[0, 0], [0, 1]];}

_{const target = [[0], [1]];}

_{mlp.train(input, target, 0.1, 1000);}

_{const input = [1, 0];}

_{const output = mlp.predict(input);}

_{console.log(output); // exibe a previsão para a entrada [1, 0]}