rxbrains

rxbrains with brain.js - Neural Network

[ 클라우드 Rx (https://rxapis.com) ]에서 제공합니다.

Table of Contents

• Rx Brain Node
  • Rx Brain Node 설명
  • Rx Brain Node 예시
    • RX 가위바위보 게임
• Rx Means Algorithm
  • Rx Means Algorithm 설명
• Rx Html Grid Searcher
  • Rx Html Grid Searcher 설명

Rx Brain Node

Rx Brain Node는 brain.js (https://brain.js.org/)의 동적 사용에 관한 라이브러리 입니다.

• 해당 연도 말까지 테스트 가능합니다.

const emotions = {
                networks : [
                    {
                        model : 'gladness',
                        version : '0.1',
                    },
                    {
                        model : 'aggro',
                        version : '0.1',
                    },
                    {
                        model : 'dolor',
                        version : '0.1',
                    },
                    {
                        model : 'joy',
                        version : '0.1',
                    },
                ],
            };

const netNode = new RxFramework.RxBrainNodeC(emotions);

특징

• brain.js의 Neural Networks의 동적사용
• 데이터의 개수와 상관없이 빠른 사용 가능
• 모델별 사용이 용이

사용법

Rx Brain Node 설명

• new 생성자를 통해 초기 모델 전달

• function getModels : 준비되어 있는 모델 명 호출

• function addData : (모델 명, 학습 데이터) 준비되어 있는 모델에 학습시킬 데이터 넣기

• addData는 기존에 있는 데이터 + 다음 호출 때 부르는 데이터로 더해서 학습함

• 학습에 따르는 기본값들은 동적으로 자동 설정됨.

• function run : (모델 명, input 데이터) 값을 통한 수행값 리턴

• run은 해당 노드가 준비되어 있을 때 값 리턴, 아직 준비중이면 undefined 리턴

Rx Brain Node가 지원하는 brain.js Neural Network

• brain.NeuralNetwork : O
• brain.recurrent.RNN : X
• brain.recurrent.GRU : X
• brain.recurrent.LSTM : X
• brain.recurrent.RNNTimeStep : X
• brain.recurrent.GRUTimeStep : X
• brain.recurrent.LSTMTimeStep : X

예시

Rx Brain Node 예시

RX 가위바위보 게임

• Rx RockPaperScissors Visit https://github.com/search27/RxRockPaperScissors

Rx Means Algorithm

• 해당 연도 말까지 테스트 가능합니다.

const rx = new RxFramework.RxMeansAL();
rx.SetDistanceWay(true);
rx.SetStaticCentroids(centroids);
rx.SetPoints(points);
const cluster = rx.ExecRxCluster();

특징

• 다중 차원 좌표값 클러스터링
• (선택) 유클리드 또는 맨해튼 거리 측정법 사용
• 라벨별 사용 용이

사용법

Rx Means Algorithm 설명

• new 생성자 - 전달 옵션 없음
• function SetDistanceWay : (boolean) true : 유클리드 거리 측정, false : 멘해튼 거리 측정 - default : true
• function SetStaticCentroids : (centroids)

// Sample Centroids
// const target = document.body;
const target = document.getElementById('targetDom');
const targetRect = target.getBoundingClientRect();
const targetMinX = targetRect.x;
const targetMaxX = targetRect.x + targetRect.width;
const targetMinY = targetRect.y;
const targetMaxY = targetRect.y + targetRect.height;
const targetMiddle = [ targetMinX + (targetRect.width / 2), targetMinY + (targetRect.height / 2)];

const centroids = [
    { points : [targetMinX, targetMinY] , label : 'topLeft'},
    { points : [targetMiddle[0], targetMinY], label : 'topMiddle'}, 
    { points : [targetMaxX, targetMinY], label : 'topRight'}, 

    { points : [targetMinX, targetMiddle[1]], label : 'middleLeft' }, 
    { points : [targetMiddle[0], targetMiddle[1]], label : 'middleMiddle' }, 
    { points : [targetMaxX, targetMiddle[1]], label : 'middleRight' }, 

    { points : [targetMinX, targetMaxY], label : 'bottomLeft' }, 
    { points : [targetMiddle[0], targetMaxY], label : 'bottomMiddle' }, 
    { points : [targetMaxX, targetMaxY], label : 'bottomRight' }, 
];

• function SetPoints : (points) key(points) into Object

    const x = Math.round(Math.random() * document.body.offsetWidth);
    const y = Math.round(Math.random() * document.body.offsetHeight);

    // Object into 'points'
    points.push({ points : [x, y], ...etc });

• function ExecRxCluster : () 클러스터링. 결과물 반환
• function Clear : () 세팅 데이터 초기화

Rx Html Grid Searcher

• 해당 연도 말까지 테스트 가능합니다.

    const rxGridSearcher = new RxFramework.RxHtmlGridSearcher();
    rxGridSearcher.SearchGrid(document.getElementById('targetDom'));

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Rx Html Grid Searcher 설명

• Rx Means Algorithm을 통한 깊이 탐색 및 그리드 판별
• 홈페이지별 정확도 테스트 중