การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา Node.js

ในบทความนี้เราจะไปดูวิธีการ implement neural network แบบ 2 layers ด้วยภาษา Node.js พร้อมตัวอย่างโค้ดและอธิบายการทำงานของมัน รวมถึงกรณีการใช้งาน (Use case) ในโลกแห่งความจริง นอกจากนี้ยังเชิญชวนให้ผู้ที่สนใจสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) กันด้วย

Neural Network คืออะไร?

Neural Network นั้นสามารถมองว่าเป็นการจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ ซึ่งประกอบไปด้วย ***Neuron*** หรือตัวเลขประสาทหลายตัวที่เชื่อมโยงกันในรูปแบบของชั้น (Layers) โดยทั่วไปแล้ว Neural Network มีได้หลายรูปแบบ เช่น **Layer 1 (Input Layer)**, **Layer 2 (Hidden Layer)**, และ **Layer 3 (Output Layer)**

ในที่นี้เราจะสร้าง Neural Network ที่มี 2 Layers คือ Input Layer และ Hidden Layer ขั้นพื้นฐาน

ทำความรู้จักกับการทำงานของ Neural Network

ในที่นี้เราจะใช้ขั้นพื้นฐานในการสร้าง Neural Network 2 Layers แบบง่ายๆ

ตัวอย่างโค้ดใน Node.js

ก่อนอื่นให้เราต้องติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็นใน Node.js กันก่อน โดยใช้คำสั่ง:

 npm install mathjs

ต่อไปนี้คือโค้ดตัวอย่างที่ implement Neural Network 2 Layers:

 const math = require('mathjs');

// พารามิเตอร์เริ่มต้น
const learningRate = 0.1;
const input = [0, 1]; // ข้อมูลอินพุต
const weightsInputHidden = math.random([2, 2]); // น้ำหนักจาก Input เป็น Hidden
const weightsHiddenOutput = math.random([2, 1]); // น้ำหนักจาก Hidden เป็น Output

function sigmoid(x) {
    return 1 / (1 + math.exp(-x));
}

function sigmoidDerivative(x) {
    return x * (1 - x);
}

function feedForward(input) {
    // คำนวณค่าหมายเลขที่ Hidden Layer
    const hiddenInput = math.multiply(input, weightsInputHidden);
    const hiddenOutput = hiddenInput.map(sigmoid);

    // คำนวนค่าผลลัพธ์สุดท้าย
    const finalInput = math.multiply(hiddenOutput, weightsHiddenOutput);
    const finalOutput = finalInput.map(sigmoid);

    return finalOutput;
}

function train(input, target, epochs) {
    for (let i = 0; i < epochs; i++) {
        // Feed forward
        const hiddenInput = math.multiply(input, weightsInputHidden);
        const hiddenOutput = hiddenInput.map(sigmoid);
        const finalInput = math.multiply(hiddenOutput, weightsHiddenOutput);
        const finalOutput = finalInput.map(sigmoid);

        // Calculate error
        const error = math.subtract(target, finalOutput);
        const dFinalOutput = error.map(sigmoidDerivative);

        // Update weights
        const deltaHiddenOutput = math.multiply(math.transpose([hiddenOutput]), dFinalOutput);
        weightsHiddenOutput = math.add(weightsHiddenOutput, math.multiply(deltaHiddenOutput, learningRate));

        const hiddenErrors = math.multiply(dFinalOutput, math.transpose(weightsHiddenOutput));
        const dHiddenOutput = hiddenErrors.map(sigmoidDerivative);

        const deltaInputHidden = math.multiply(math.transpose([input]), dHiddenOutput);
        weightsInputHidden = math.add(weightsInputHidden, math.multiply(deltaInputHidden, learningRate));
    }
}

const target = [1]; // ค่าเป้าหมาย
train(input, target, 10000); // เรียนรู้ข้อมูล

const output = feedForward(input);
console.log('Output after training:', output);

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกแห่งความจริง

การใช้งาน Neural Network มีหลายอย่างในโลกจริง ตัวอย่างเช่น:

การเรียนรู้ในการสร้าง Neural Network นั้นไม่ใช่เรื่องยาก ถ้าหากคุณรู้ความหมายและหลักการทำงาน ดังนั้นเราขอเชิญชวนผู้อ่านทุกท่านที่สนใจในการศึกษาด้านการเขียนโปรแกรม เข้ามาเรียนรู้เพิ่มเติมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) พร้อมคอร์สการสอนที่เป็นรากฐานที่จะพาคุณไปสู่นักพัฒนาผู้เชี่ยวชาญในโลกดิจิทัล!

บทสรุป

Neural Network เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาต่าง ๆ อย่างสร้างสรรค์และช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยในบทความนี้เราได้แสดงวิธีการสร้าง Neural Network แบบง่ายใน Node.js พร้อมทั้งอธิบายการทำงานและการใช้งานในโลกแห่งความจริง เพิ่มโอกาสให้ผู้ที่สนใจเข้าสู่โลกของการเขียนโปรแกรมเพื่อพัฒนาทักษะที่ต่างกันในอนาคต หากคุณต้องการค้นคว้าเพิ่มเติมและมีความรู้ในด้านนี้ อย่าลืมเข้ามาเรียนที่ EPT กันนะ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง