无功功率，无功功率 突触的 = 要求(“突触”); //浏览器中不需要此行
无功功率，无功功率 神经元 = 突触的.神经元,
	图层 = 突触的.图层,
	网络 = 突触的.网络,
	教练 = 突触的.教练,
	建筑师 = 突触的.建筑师;

功能 感知器(输入, 隐藏的, 输出)
{
	//创建图层
	无功功率，无功功率 inputLayer（输入层） = 新的 图层(输入);
	无功功率，无功功率 隐藏层 = 新的 图层(隐藏的);
	无功功率，无功功率 outputLayer（输出层） = 新的 图层(输出);

	//连接图层
	inputLayer（输入层）.项目(隐藏层);
	隐藏层.项目(outputLayer（输出层）);

	//设置图层
	这.设置({
		输入:inputLayer（输入层）,
		隐藏的:[隐藏层],
		输出:outputLayer（输出层）
	});
}

//扩展原型链
感知器.原型 = 新的 网络();
感知器.原型.建造师 = 感知器;

无功功率，无功功率 我的感知器 = 新的 感知器(2,3,1);
无功功率，无功功率 我的培训师 = 新的 教练(我的感知器);

我的培训师.异或(); //{错误：0.004998819355993572，迭代次数：21871，时间：356}

我的感知器.激活([0,0]); // 0.0268581547421616
我的感知器.激活([1,0]); // 0.9829673642853368
我的感知器.激活([0,1]); //0.9831714267395621
我的感知器.激活([1,1]); // 0.02128894618097928

功能 LSTM公司(输入, 阻碍, 输出)
{
	//创建图层
	无功功率，无功功率 inputLayer（输入层） = 新的 图层(输入);
	无功功率，无功功率 inputGate（输入门） = 新的 图层(阻碍);
	无功功率，无功功率 遗忘之门 = 新的 图层(阻碍);
	无功功率，无功功率 内存单元格 = 新的 图层(阻碍);
	无功功率，无功功率 outputGate输出门 = 新的 图层(阻碍);
	无功功率，无功功率 outputLayer（输出层） = 新的 图层(输出);

	//来自输入层的连接
	无功功率，无功功率 输入 = inputLayer（输入层）.项目(内存单元格);
	inputLayer（输入层）.项目(inputGate（输入门）);
	inputLayer（输入层）.项目(遗忘之门);
	inputLayer（输入层）.项目(outputGate输出门);

	//来自存储单元的连接
	无功功率，无功功率 输出 = 内存单元格.项目(outputLayer（输出层）);

	//自我联系
	无功功率，无功功率 自己 = 内存单元格.项目(内存单元格);

	//窥视孔
	内存单元格.项目(inputGate（输入门）);
	内存单元格.项目(遗忘之门);
	内存单元格.项目(outputGate输出门);

	//闸门
	inputGate（输入门）.大门(输入, 图层.闸门类型.INPUT（输入）);
	锻造闸门.大门(自己, 图层.网关类型.ONE_TO_ONE（一对一）);
	outputGate输出门.大门(输出, 图层.网关类型.输出);

	//输入到输出直接连接
	inputLayer（输入层）.项目(outputLayer（输出层）);

	//设置神经网络的层
	这.设置({
		输入:inputLayer（输入层）,
		隐藏的:[inputGate（输入门）, 遗忘之门, 内存单元格, outputGate输出门],
		输出:outputLayer（输出层）
	});
}

//扩展原型链
LSTM公司.原型 = 新的 网络();
LSTM公司.原型.建造师 = LSTM公司;