การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา Groovy แบบง่าย ๆ

การเรียนรู้เกี่ยวกับ Neural Network นั้นเป็นหนึ่งในหัวข้อที่น่าสนใจในวงการปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) โดยเฉพาะเมื่อเราพูดถึงการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น รูปภาพ เสียง หรือแม้กระทั่งข้อมูลเชิงคำพูด ในบทความนี้เราจะพูดถึงการสร้าง Neural Network แบบ 2 Layers ด้วยภาษา Groovy ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมในการพัฒนาแอพพลิเคชันที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะในการจัดการกับข้อมูล

Neural Network คืออะไร?

Neural Network หรือ Neural Networks เป็นโมเดลคณิตศาสตร์ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วย "นูรอน" ที่เชื่อมโยงกันเป็นชั้น ๆ โดยจะมี hyperparameters เช่น น้ำหนัก (weights) และอคติ (biases) ที่ถูกปรับเพื่อทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าไปได้

ตัวอย่างของ Neural Network แบบง่าย ๆ จะมี 3 ส่วนหลัก ๆ คือ:

โครงสร้างของ Neural Network 2 Layers

สำหรับ Neural Network แบบ 2 Layers จะมีโครงสร้างดังนี้

- Input Layer

- Hidden Layer

- Output Layer

การทำงานของ Neural Network มีขั้นตอนหลัก ๆ คือ:

ตัวอย่างโค้ด Groovy สำหรับ Neural Network 2 Layers

เราจะใช้โค้ด Groovy ที่ง่ายในการสร้าง Neural Network แบบ 2 Layers ดังนี้:

 class NeuralNetwork {
    // จำนวน neuron ในแต่ละ layer
    int inputSize
    int hiddenSize
    int outputSize

    double[][] weightsIH
    double[][] weightsHO
    double[] biasH
    double[] biasO

    NeuralNetwork(int input, int hidden, int output) {
        inputSize = input
        hiddenSize = hidden
        outputSize = output

        // Initialize weights and biases
        weightsIH = new double[hiddenSize][inputSize]
        weightsHO = new double[outputSize][hiddenSize]
        biasH = new double[hiddenSize]
        biasO = new double[outputSize]

        initializeWeights()
    }

    // Initialize weights with random values
    void initializeWeights() {
        Random r = new Random()
        for (int i = 0; i < hiddenSize; i++) {
            for (int j = 0; j < inputSize; j++) {
                weightsIH[i][j] = r.nextDouble() * 0.1
            }
            biasH[i] = r.nextDouble() * 0.1
        }
        for (int i = 0; i < outputSize; i++) {
            for (int j = 0; j < hiddenSize; j++) {
                weightsHO[i][j] = r.nextDouble() * 0.1
            }
            biasO[i] = r.nextDouble() * 0.1
        }
    }

    // Sigmoid activation function
    double sigmoid(double x) {
        return 1.0 / (1.0 + Math.exp(-x))
    }

    // Feedforward process
    double[] predict(double[] inputs) {
        double[] hiddenLayer = new double[hiddenSize]
        double[] outputLayer = new double[outputSize]

        // Calculate hidden layer activation
        for (int i = 0; i < hiddenSize; i++) {
            hiddenLayer[i] = 0
            for (int j = 0; j < inputSize; j++) {
                hiddenLayer[i] += inputs[j] * weightsIH[i][j]
            }
            hiddenLayer[i] += biasH[i]
            hiddenLayer[i] = sigmoid(hiddenLayer[i])
        }

        // Calculate output layer activation
        for (int i = 0; i < outputSize; i++) {
            outputLayer[i] = 0
            for (int j = 0; j < hiddenSize; j++) {
                outputLayer[i] += hiddenLayer[j] * weightsHO[i][j]
            }
            outputLayer[i] += biasO[i]
            outputLayer[i] = sigmoid(outputLayer[i])
        }

        return outputLayer
    }
}

// ตัวอย่างการใช้งาน neural network
def nn = new NeuralNetwork(3, 3, 1)
def input = [0.6, 0.2, 0.9]  // ข้อมูลนำเข้า
def output = nn.predict(input)  // ค่าผลลัพธ์
println "Output: ${output}"

การทำงานของโค้ด

Use Cases ในโลกจริง

สรุป

การสร้าง Neural Network เป็นแนวทางที่น่าสนใจเพื่อเรียนรู้และทำความเข้าใจเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน ในบทความนี้เราได้เรียนรู้การสร้าง Neural Network แบบ 2 Layers ด้วยภาษา Groovy พร้อมตัวอย่างโค้ดง่าย ๆ ที่ช่วยให้งานนี้เป็นไปได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

หากคุณสนใจในด้านการเขียนโปรแกรมหรือการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ EPT (Expert-Programming-Tutor) มีหลักสูตรการสอนที่เป็นประโยชน์สำหรับคุณ ที่จะพาคุณไปสู่การเข้าใจและสามารถใช้เทคโนโลยีอย่างมืออาชีพ ร่วมเรียนรู้ไปกับเราที่ EPT และก้าวสู่อนาคตของการเขียนโปรแกรมอย่างมั่นใจ!

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