การใช้ Neural Network 2 Layers ในภาษา Kotlin: การทำงานและตัวอย่าง

ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน การใช้ Neural Networks หรือเครือข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks - ANN) เป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่ได้รับความนิยมในการพัฒนาโปรแกรมที่ช่วยในการตัดสินใจหรือการทำงานที่ซับซ้อน โดยเฉพาะเมื่อเราต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ที่เป็นไปได้ทั้งในรูปแบบของภาพ เสียง หรือข้อความ ในบทความนี้เราจะนำเสนอการใช้งาน Neural Network แบบง่ายๆ ที่มี 2 ชั้น (2 Layers) ในภาษา Kotlin พร้อมตัวอย่างโค้ดและอธิบายการทำงานของมัน

Neural Network คืออะไร?

Neural Network เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่สร้างขึ้นแรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบไปด้วยชั้นของโหนด (Nodes) หรือเซลล์ประสาท (Neurons) ที่เชื่อมต่อกัน โดยการเรียนรู้ของ Neural Network จะเกิดขึ้นจากการปรับน้ำหนัก (Weights) ของเส้นเชื่อมต่อในระหว่างการฝึกสอน

โครงสร้างของ Neural Network 2 Layers

Neural Network ที่เราจะสร้างประกอบไปด้วย 2 ชั้น ได้แก่:

เพื่อทำให้เข้าใจง่ายขึ้น เราจะเขียนโค้ดตัวอย่างของ Neural Network 2 Layers ในภาษา Kotlin ดังนี้

ตัวอย่างโค้ด

 import kotlin.math.exp

class NeuralNetwork {
    private var weights: Array<DoubleArray> = arrayOf()

    init {
        // Initialize weights
        weights = arrayOf(DoubleArray(3) { Math.random() }, DoubleArray(2) { Math.random() })
    }

    fun sigmoid(x: Double): Double {
        return 1.0 / (1.0 + exp(-x))
    }

    fun feedForward(inputs: DoubleArray): DoubleArray {
        // Calculate hidden layer outputs
        val hiddenLayerOutputs = DoubleArray(weights[0].size)
        for (i in weights[0].indices) {
            hiddenLayerOutputs[i] = sigmoid(weights[0][i] * inputs[0] + weights[0][i + 1] * inputs[1] + weights[0][i + 2])
        }

        // Calculate output layer outputs
        val outputLayerOutputs = DoubleArray(weights[1].size)
        for (i in weights[1].indices) {
            outputLayerOutputs[i] = sigmoid(weights[1][i] * hiddenLayerOutputs[0] + weights[1][i + 1] * hiddenLayerOutputs[1])
        }

        return outputLayerOutputs
    }
}

fun main() {
    val nn = NeuralNetwork()

    val inputs = doubleArrayOf(1.0, 0.5)  // Input features
    val outputs = nn.feedForward(inputs)

    println("Output: ${outputs.joinToString(", ")}")
}

ในตัวอย่างโค้ดนี้ เราได้สร้างคลาส `NeuralNetwork` ที่มีฟังก์ชันหลักคือ `feedForward` ซึ่งใช้ในการคำนวณผลลัพธ์จากข้อมูลนำเข้าสำหรับ Neural Network แบบ 2 Layers มีฟังก์ชัน `sigmoid` ที่ใช้ในการแปลงค่าให้อยู่ในช่วง 0-1 ซึ่งเป็นค่าที่เราต้องการในการแสดงผลของ Neural Network

การทำงานของ Neural Network

Use Case ในชีวิตจริง

Neural Network มีการใช้งานและประยุกต์ในหลายด้านในชีวิตจริง เช่น:

สรุป

การใช้งาน Neural Network 2 Layers ในภาษา Kotlin เป็นแนวทางที่ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราเรียนรู้พื้นฐานของ Machine Learning แต่ยังเปิดโลกแห่งการพัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพ เมื่อเราสามารถเข้าใจและนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในงานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้โปรแกรมมิ่งและการพัฒนา Neural Network เพิ่มเติม ต้องที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งเรามีหลักสูตรที่ครบถ้วนและที่เหมาะสมสำหรับผู้เริ่มต้นถึงผู้ที่มีประสบการณ์แล้ว

เราหวังว่า บทความนี้จะเป็นแรงบันดาลใจให้คุณเริ่มต้นการเดินทางในโลกของการพัฒนาโปรแกรมมิ่ง เป้าหมายของคุณอยู่ใกล้แค่เอื้อม!

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