Javascript 多次训练brain.js？

在第一次训练后，我如何将新信息（只训练新信息，而不是所有信息，因为这会花费太多的性能）训练到我用brain.js制作的神经网络中？

有点粗糙，但你可以使用以下结构实现：

如果我们加入两个训练数据集，旧的和新的，然后用

keepnetworkinframed:true

重新训练，那么我们的神经网络将比从头开始重新训练要快得多

let net = new brain.NeuralNetwork();

// pre-training
net.train([
    {input: [0, 0], output: [0]},
    {input: [1, 1], output: [0]}
 ]);

// resume training with new data set
net.train([
        {input: [0, 0], output: [0]},  // old training data set
        {input: [1, 1], output: [0]}
    ].concat([
        {input: [0, 1], output: [1]},  // joining new training data set
        {input: [1, 0], output: [1]},
    ],
    {keepNetworkIntact:true}
);

我知道Brain.JS即将推出一个名为

resumabletraining

的功能，我不确定该功能是否实现了。不过，检查文档是值得的

---

快乐的头脑

我假设您将使用

toJSON

保存网络，然后使用

fromJSON

加载，然后在加载后调用

train

。注：未使用brain.js，但我认为这应该可以。尝试过，但似乎不起作用。神经网络会因此丢失以前的信息。这解决了这个问题，但我注意到：如果我使用浏览器版本，安装gpu.js不会加快训练速度。为什么？Brain.js在内部依赖于gpu.js。你是说你正在尝试不带节点的gpu.js，只是在浏览器上，brain.js培训不够快吗？如果我的解决方案有帮助，请作为asnwer接受。谢谢，不管有没有gpu.js，性能都是一样的：训练少量信息大约需要3~5秒，需要250次迭代。请注意Brain.js已经在内部使用gpu.js。如果您选择以其他方式将它们缝合在一起，则可能需要探索BrainJS代码库，以便更好地了解其内部连接方式，以便您可以根据自己的规范定制实现。