TensorFlow.js 揭秘：从基础到实践

人工智能

2023-09-06 17:14:39

TensorFlow.js：初见惊鸿，实战剖析

TensorFlow.js 入门指南

TensorFlow.js 是一个开源机器学习库，让你可以在浏览器或 Node.js 环境中利用 JavaScript 构建和训练机器学习模型。它以其易用性和与 JavaScript 生态系统的无缝集成而著称。

实战一：梯度下降求最小值

梯度下降是一种优化算法，用于寻找函数的最小值。在本文的实战中，我们将使用 JavaScript 原生代码实现梯度下降算法，求解一个简单的二次函数的最小值。

问题

求解以下二次函数的最小值：

y = x^2 - 2x + 3 + 0.01 * (2 * Math.sin(x))

代码实现

// 定义函数
function f(x) {
  return x * x - 2 * x + 3 + 0.01 * (2 * Math.sin(x));
}

// 定义梯度下降函数
function gradientDescent(f, x0, learningRate, maxIterations) {
  let x = x0;
  for (let i = 0; i < maxIterations; i++) {
    // 计算梯度
    const gradient = 2 * x - 2 + 0.02 * Math.cos(x);

    // 更新 x
    x -= learningRate * gradient;
  }
  return x;
}

// 设置参数
const x0 = 1; // 初始点
const learningRate = 0.01; // 学习率
const maxIterations = 1000; // 最大迭代次数

// 求解最小值
const minimum = gradientDescent(f, x0, learningRate, maxIterations);

// 输出最小值
console.log(`最小值：${minimum}`);