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JavaScript编程开发框架在大部分的软件开发中都可以得到使用，今天我们就一起来了解一下，在机器学习过程中，JavaScript又发挥了哪些作用。
1.DeepLearn.js
Deeplearn.js是Google发布的一个开源的机器学习JavaScript库，可用于不同的目的，例如在浏览器中训练神经网络，理解ML模型，用于教育目的等。你可以在推理模式中运行预先训练的模型。可以在Typescript(ES6 JavaScript)或ES5 JavaScript中编写代码。通过在HTML文件的head标签中包含以下代码并编写用于构建模型的JS程序，可以实现快速入门。
2.PropelJS
Propel，一个JavaScript库，为科学计算提供了GPU支持的类似numpy的基础架构。它可以用于NodeJS app和浏览器。
3.ML-JS
ML-JS提供了用于使用NodeJS和浏览器的机器学习工具。
4.ConvNetJS
ConvNetJS是一个JavaScript库，完全用于在浏览器中深度学习模型训练(神经网络)。这个库也可以用在NodeJS app中。
可以从ConvNetJS简化库中获取ConvNetJS的简化版本入门。
5.KerasJS
通过KerasJS，你可以在浏览器中运行Keras模型，并使用WebGL得到GPU支持。模型也可以在Node.js中运行，但只能在CPU模式下运行。
6.STDLIB
STDLib是一个JavaScript库，可用于构建高级统计模型和机器学习库。它也可以用于数据可视化和探索性数据分析的绘图和图形功能。
7.Limdu.js
Limdu.js是Node.js的机器学习框架。
8.Brain.js
Brain.js是一套用于训练神经网络和朴素贝叶斯分类器的JavaScript库。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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