brain.js demo: Train a neural network to recognize color contrast

인공지능 코드인데 이 코드에서 파라미터는 몇개인지요? 'var textColor = function(bgColor) {
  var output = runNetwork(bgColor);
  if (output.black > .5) { return 'black'; }
  return 'white';
}

var runNetwork = function anonymous(input
) {
input = new Float32Array([input["r"],input["g"],input["b"]]);return {"black":1/(1+1/Math.exp((1.5392199754714966-11.52929973602295*1/(1+1/Math.exp((6.850356101989746-3.502567768096924*(input[0]||0)-8.846640586853027*(input[1]||0)-0.92055743932724*(input[2]||0))))+11.6318941116333*1/(1+1/Math.exp((-6.3378777503967285+3.2170016765594482*(input[0]||0)+8.227165222167969*(input[1]||0)+0.8794034719467163*(input[2]||0))))-8.099063873291016*1/(1+1/Math.exp((4.708700656890869-2.363481044769287*(input[0]||0)-6.308114528656006*(input[1]||0)-0.6977578997612*(input[2]||0)))))))};
}'

신경망 코드 파라미터 분석

이 코드는 RGB 색상값을 입력받아 텍스트 색상(검정/흰색)을 결정하는 간단한 신경망입니다. 파라미터를 하나씩 세어보겠습니다.

신경망 구조

이 네트워크는 다음과 같은 구조를 가지고 있습니다:

• 입력층: 3개 노드 (R, G, B)
• 은닉층: 3개 노드 (시그모이드 활성화 함수 사용)
• 출력층: 1개 노드 (black 확률)

파라미터 카운팅

1️⃣ 입력층 → 은닉층 (3 → 3)

은닉 노드 1번:

• 가중치(weights): 3.502567768096924, 8.846640586853027, 0.92055743932724 → 3개
• 편향(bias): 6.850356101989746 → 1개

은닉 노드 2번:

• 가중치: 3.2170016765594482, 8.227165222167969, 0.8794034719467163 → 3개
• 편향: 6.3378777503967285 → 1개