前端人工智能：通过呆板进修推导函数方程式--铂金Ⅲ

我们在外层界说了一个numIterations = 75,意思是我们要举办75次呆板实习。在每一次轮回中我们都挪用了optimizer.minimize这个函数，它会不绝地挪用SGD随机梯度降落法来不绝地更新和批改我们的a、b、c、d这四个参数，而且每一次return的时辰城市挪用我们的基于MSE均方偏差loss丧失函数来减小丧失。颠末这75次的呆板实习和呆板进修，加上SGD随机梯度降落优化器和loss丧失函数举办校准，最后就会获得很是靠近正确数值的a、b、c、d四个参数。

我们留意到这个函数最后有一行tf.nextFrame()，这个函数是为了办理在呆板实习和呆板进修的进程中会举办大量的呆板运算，会阻塞赏识器，导致ui没法更新的题目。

我们挪用这个呆板实习的函数train：

import {generateData} from './data';//这个文件在git客栈里  
const trainingData = generateData(100, {a: -.8, b: -.2, c: .9, d: .5});  
await train(trainingData.xs, trainingData.ys, 75); 

挪用了train函数后，我们就可以拿到a、b、c、d四个参数了。

console.log('a', a.dataSync()[0]);  
 console.log('b', b.dataSync()[0]);  
 console.log('c', c.dataSync()[0]);  
 console.log('d', d.dataSync()[0]); 

最后获得的值是a=-0.564, b=-0.207, c=0.824, d=0.590，和原先我们界说的现实值a=-0.8, b=-0.2, c=0.9, d=0.5很是的靠近了，比拟图如下：

项目运行和安装

本文涉及到的代码安装和运行步调如下：

git clone https://github.com/tensorflow/tfjs-examples  
cd tfjs-examples/polynomial-regression-core  
yarn  
yarn watch 

tensorflow.js的官方example里有许多个项目，个中polynomial-regression-core（多项式方程回归复兴）这个例子就是我们本文重点讲授的代码，我在安装的进程中并不太顺遂，每一次运行城市报穷乏模块的error，读者只必要按照报错，把缺傲幽模块挨个安装上，然后按照error提醒信息上google去搜刮响应的办理要领，最后都能运行起来。

结语

bb了这么多，原来不想写结语的，可是想想，照旧想表达一下本民气田的一个搞笑谬妄的设法。我为什么会对这小我私人工智能的例子感乐趣呢，是由于，在我广西田园（一个偏远的山村），何处较量封建迷信，，常常拿一小我私人的生辰八字就去计较并说出这小我私人生平的运气，balabala说一堆，本人对这些民俗不停都是嗤之以鼻。可是，可是，可是。。。。谬妄的对象来了，我老丈人十从前前由于车祸而断了一条腿，几年前带媳妇和老丈人回田园见亲戚，老丈人认为南边人这些封建迷信很好玩，就拿他本身的生辰八字去给乡间的老者算了一下，功效谁人老人说了许多，并说出了我老丈人出车祸的那一天的精确的日期，准确到那一天的下战书大抵时刻。。。。。这。。。。这就好玩了。。。昔时整个氛围溘然宁静的场景至今念兹在兹，这件事一向记在内心，事实我从来不信托这些鬼鬼乖乖的对象，一向信仰科学是登峰造极带我们飞的独一真理，可是。。。真的由于这件事，让我菊紧蛋疼不知道怎么去评价。。。。

（编辑：湖南网）

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