การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา Scala แบบง่ายๆ

ในปัจจุบันนี้ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นที่นิยมมากขึ้นทั่วโลก โดยเฉพาะการใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ซึ่งเป็นอัลกอริธึมหนึ่งที่ใช้ในการเรียนรู้จากข้อมูล ในบทความนี้ เราจะมาศึกษาการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม 2 ชั้น (2-Layer Neural Network) ด้วยภาษา Scala รวมถึงตัวอย่างโค้ด และอธิบายการทำงานของมัน ที่สำคัญเราจะยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริงที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้

โครงสร้างของ Neural Network 2 Layers

โครงข่ายประสาทเทียม 2 ชั้น ประกอบไปด้วย

การทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมสามารถสรุปได้เป็น 3 ขั้นตอนหลัก:

1. การนำเข้าข้อมูลไปยัง layer แรก

2. การคำนวณค่าใน layer ซ่อน

3. การส่งผลลัพธ์ออกไปยัง layer สุดท้าย

Code: Implement Neural Network 2 Layers ใน Scala

เราจะสร้างโครงข่ายประสาท 2 ชั้นใน Scala กัน ในที่นี้เราจะใช้ Scala แบบง่ายๆ เพื่อให้เข้าใจได้ง่าย

 import scala.util.Random

class NeuralNetwork(inputSize: Int, hiddenSize: Int, outputSize: Int) {
  // เราใช้ Random เพื่อสร้างน้ำหนัก
  val weights1: Array[Array[Double]] = Array.fill(hiddenSize, inputSize)(Random.nextDouble())
  val weights2: Array[Double] = Array.fill(outputSize)(Random.nextDouble())

  def sigmoid(x: Double): Double = 1 / (1 + math.exp(-x))

  def forward(input: Array[Double]): Array[Double] = {
    // คำนวณ layer แรก (Hidden Layer)
    val hiddenOutput: Array[Double] = new Array(hiddenSize)
    for (i <- 0 until hiddenSize) {
      hiddenOutput(i) = sigmoid((weights1(i) zip input).map { case (w, i) => w * i }.sum)
    }

    // คำนวณ layer สุดท้าย (Output Layer)
    val finalOutput: Array[Double] = new Array(outputSize)
    for (j <- 0 until outputSize) {
      finalOutput(j) = sigmoid((weights2(j) zip hiddenOutput).map { case (w, h) => w * h }.sum)
    }

    finalOutput
  }
}

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val nn = new NeuralNetwork(inputSize = 3, hiddenSize = 2, outputSize = 1)

    // สุ่มข้อมูลนำเข้า
    val inputData: Array[Double] = Array(1.0, 0.5, 0.2)
    val outputData = nn.forward(inputData)

    println(s"Output: ${outputData.mkString(", ")}")
  }
}

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกจริง

โครงข่ายประสาทเทียม 2 ชั้นสามารถนำไปใช้ในหลาย ๆ รูปแบบ เช่น:

เรียนรู้เพิ่มเติมที่ EPT

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง เราขอเชิญคุณมาศึกษาที่ EPT (Expert Programming Tutor) ที่นี่เรามีหลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อให้คุณเข้าใจแนวคิดเบื้องหลัง และรู้จักการพัฒนาระบบที่ซับซ้อนได้เองในเวลาอันสั้น!

---

การศึกษาในการสร้างโครงข่ายประสาทกับ EPT จะสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งให้กับอาชีพของคุณในอนาคต หมายถึงโอกาสในการทำงานที่มากขึ้นในหลายสาขาที่เต็มไปด้วยความตื่นเต้น!

บทสรุป

การสร้าง Neural Network 2 layers ในภาษา Scala ไม่ใช่เรื่องยาก ภายใต้แนวคิดที่ชัดเจนและตัวอย่างที่ใช้ได้จริง คุณสามารถเริ่มจากการเข้าใจโครงสร้างพื้นฐานและเลื่อนระดับพัฒนาสู่ระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาโปรแกรมและเทคโนโลยีเกี่ยวกับ AI, EPT ยินดีต้อนรับทุกคนที่เต็มไปด้วยความฝันและตั้งใจ!

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