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这篇文章介绍了如何使用 Brain.js 中的 `RNNTimeStep` 模型进行股票价格预测。通过解释 `RNNTimeStep` 的概念、使用场景、并提供了详细的代码示例，文章演示了如何在浏览器环境下训练递归神经网络来预测未来的股票价格。我们分析了该模型的优缺点，并给出了一些改进建议，如数据预处理和增加网络复杂度。最终，文章展示了如何利用 JavaScript 在时间序列数据的预测任务中，轻松实现机器学习的应用。

本文介绍了如何使用 Brain.js 在浏览器中实现自编码器（Autoencoder），并展示了其在数据降维、特征提取、图像去噪、异常检测等方面的应用。通过实战教程，读者可以学习如何训练和测试自编码器，了解其广泛的实际应用场景，涵盖图像、自然语言处理和时间序列等领域，是理解深度学习的基础工具之一。

本篇文章介绍了如何使用Brain.js库在网页中实现一个前馈神经网络，并讨论了前馈神经网络的适用场景。我们还实现了一个贴近实际应用的用户喜好预测实例，展示了如何利用用户行为数据来预测他们的喜好。在这个例子中，我们假设用户的某些行为特征（如访问频率、点击次数、购买历史）用来预测他们是否会喜欢某个推荐的商品。通过这种方式，我们可以构建一个简单的用户行为预测模型，来帮助我们更好地理解用户行为、优化推荐系统。通过这篇教程，您将学会如何通过简单的代码快速构建一个前馈神经网络，并了解它的使用场景。

在深度学习中，后端是指用于执行模型计算的底层引擎或框架。换句话说，后端是处理神经网络推理、矩阵运算等复杂计算的基础设施。在 Transformer.js 中，后端负责实际的推理计算，通过执行模型的数学操作来生成结果。后端的选择对于模型推理的效率、速度和硬件支持有直接的影响。TensorFlow.js：支持 JavaScript 进行模型推理和训练，适用于 CPU 和 GPU。ONNX：一个用于运行预训练模型的开放标准，可以在各种硬件上高效运行。

Processors是中用于数据预处理和后处理的模块。它们针对不同任务设计，能够处理非结构化数据（如音频、图像等），并将其转化为适合 Transformer 模型输入的标准格式。此外，部分 Processors 还支持对模型输出的后处理功能，例如将分割结果格式化为人类可读的图像标注。预处理：将原始输入数据规范化、特征提取或转换为模型需要的格式。后处理：对模型生成的结果进行优化，例如语义分割图、目标框的绘制等。以下是 Processors 提供的主要组件分类及其功能。

在 Transformer.js 中，tokenizer 主要用于将文本转化为模型所需的格式。它通过将自然语言转化为 ID 数组，使模型可以处理输入数据。以 Hugging Face 的');// 结果：Tensor {// }在这个示例中，可以根据模型名称自动选择适合的 tokenizer，并将输入句子 “I love transformers!” 转化为 token IDs。

transformer.js 的模型接口基于 Hugging Face Transformers 库中的模型，开发者可以根据具体的应用场景来选择最合适的模型，甚至可以加载专门为特定任务定制的模型，以提高推理效果。

Transformer.js 是在前端运行 Transformer 模型的一种创新性解决方案。通过解析其底层架构，我们了解了其如何通过模块化设计、流水线优化和硬件加速实现高效的性能表现。此外，借助量化、裁剪、并行处理等策略，开发者可以进一步提升模型性能，使其在实际项目中获得更好的响应速度和资源利用率。在未来，随着 WebGPU 的普及和 Transformer.js 社区的发展，我们可以期待更多创新的性能优化方法和应用场景。如果你想探索基于浏览器的自然语言处理，不妨试试 Transformer.js！

在 Transformer.js 中，管道是一种高级封装，旨在为用户提供一种无缝的任务执行方式。无论是要进行文本分类还是生成自然语言，管道都以一种一致的 API 和操作流程简化了繁琐的模型加载与数据预处理步骤。任务识别：确定当前要处理的任务类型（如翻译、情感分析等）。模型加载：自动加载与任务相关的预训练模型。数据预处理：对输入数据进行必要的格式化和编码。推理执行：运行 Transformer 模型，生成输出。结果解码：将模型输出转化为可读结果。

Transformer.js 是一个基于 JavaScript 的前端机器学习框架，专注于在浏览器中运行 Transformer 模型。它利用现代 Web 技术（如 WebAssembly 和 WebGPU）提供硬件加速，帮助开发者在前端环境中高效加载和推理深度学习模型，而无需依赖后端服务器。核心优势前端独立推理：通过模型加载和运行，实现完全独立于后端的推理任务。跨平台兼容：支持浏览器和 Node.js 环境，适应多种应用场景。轻量高效：充分利用 WebGPU 和 WebAssembly，提升运行性能。

随着人工智能的迅速发展，深度学习已经成为了机器学习领域中备受关注的分支。传统上，深度学习在后端和数据中心的高性能计算环境中广泛应用，但随着JavaScript和Web技术的进步，现在前端开发者也可以借助工具如Brain.js进行深度学习开发。本文将带你初步了解深度学习与机器学习的关系与区别，探讨其核心理论支撑，并通过Brain.js进行简单的实例演示。二：如何利用 WebGPU 进行数值计算，实现大规模数据的计算加速？一：详细介绍和对比不同的实现 - CNN、RNN、DNN、FFNN。

WebGPU为前端带来了利用 GPU 进行高性能计算的可能性，使得 JavaScript 不再局限于处理简单的 UI 和业务逻辑，而是能够执行更复杂的数值计算和大规模数据处理任务。与传统的 JavaScript 计算方式相比，WebGPU 在大规模并行任务（如矩阵运算、图像处理和机器学习）上提供了显著的性能提升。通过本文的示例代码，开发者可以初步了解如何使用 WebGPU 进行数值计算，将大规模计算任务从后端转移到前端，不仅能提高应用的响应速度，还能保护用户数据隐私。

Brain.js是一个轻量级的 JavaScript 库，非常适合初学者了解和实践神经网络的基础概念。在 Brain.js 中，你可以通过几行代码来实现前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN），以解决不同类型的任务。FFNN 和 DNN：适合分类和回归任务，在 Brain.js 中非常容易实现，适合基础的应用和学习。RNN：通过 Brain.js 的 LSTM，可以处理简单的文本序列任务，非常适合初步了解时间序列建模的开发者。CNN。

随着2025应用人工智能和深度学习技术的举世泛气，还在迷茫于该选择哪个深度学习框架吗？PyTorch和TensorFlow是并立于深度学习世界两座巨塔，但是越来越多人发现，在2025年，PyTorch似乎比TensorFlow更为流行和被接受。下面我来分析一下这两个深度学习框架的发展历史，应用差异和现状，以及这些应用应该如何影响你的选择。

GPT-2 是由 OpenAI 开发的生成式预训练 Transformer的第二代版本，拥有 1.5 亿参数，具备了生成高质量自然语言的能力，非常适合个人使用，本文就在一台集显设备上对齐进行了微调实验，希望大家跟着练习掌握微调的原理，以便继续后面的深入学习

在前端开发大模型应用的时候，处理和分割文本是常见需求，毕竟现在的大模型输入输出都有限-嵌入等也是有token限制的，合理的文本分割能显著提高模型的表现。本文从原理、优缺点和适用场景等多个维度进行分析，帮助你选出最合适当前续期的文本分割器。

本文将结合之前的文章，实现一个场景的实战应用，项目代码开发。利用纯前端实现增强的列表搜索，抛弃字符串匹配，目标是使用番茄关键字可以搜索到西红柿。

书接上文，本文完了RAG的后半部分，在浏览器运行qwen1.5-0.5B实现了增强搜索全流程。但受限于浏览器和模型性能，仅适合于研究、离线和高隐私场景，但对前端小伙伴来说大模型也不是那么遥不可及了，附带全部代码，动手试试吧！

我将教你如何构建一个运行在浏览器的RAG系统，本文先介绍前部分-增强搜索的实现原理，记得参考代码跑一下哈

通过学会Transformer.js 和 Xenova系列模型，学会如何在网页中运行大模型吧

Llama3.2新版本推出，很多人都关注它的多模态，但最小的1B却吸引了我的注意力，小小的它，蕴含了不少的威力！或许是移动端大模型应用的一个起点

大模型并不能直接理解文字等数据,所以需要利用编码+嵌入.本文利用两个js库来介绍了对比了二者的作用,看完立刻试试吧

两个无关的指令，交换顺序，Claude-Sonnet3.5就无法理解，这究竟是它太弱鸡，还是隐藏着其它秘密？这个本文倒没有研究！而是说说我怎么临时解决这个问题的吧

我就以顺应潮流为主线，讲讲我与AI的故事，我用它做什么，我们公司在用它做什么，以及一些个人总结等，最后再简单谈一下如何找到心灵的平静。

在构建复杂的对话式AI应用程序时，Langchain 是一个绕不开的工具，它帮助开发人员轻松地处理各种语言模型的集成与管理。跟我一起慢慢的学会它，使用它吧

很多前端小伙伴都会有点担心，以后前端会消失吗？放心，前端不会消失，但会有较大的变化，AI或许会成为html+css+js之外的第四个工具件