TNeuralNetworkHandler — Νευρωνικά Δίκτυα στο Ascoos OS

Εισαγωγή

Η TNeuralNetworkHandler είναι η εγγενής κλάση του Ascoos OS για τη δημιουργία, εκπαίδευση και αξιολόγηση νευρωνικών δικτύων. Υποστηρίζει πλήρως deep learning αρχιτεκτονικές και λειτουργεί χωρίς εξαρτήσεις από εξωτερικές βιβλιοθήκες ή cloud υπηρεσίες.

Ενσωματώνεται στον πυρήνα Web5 και συνεργάζεται με macro scripts, σημασιολογικούς αναλυτές και DSL εντολές. Η τεκμηρίωση αυτή παρουσιάζει τις δυνατότητες, τους τύπους δικτύων και τα παραδείγματα χρήσης της.

1️⃣ Δυνατότητες Δικτύου

• Δημιουργία και εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων από macro ή DSL
• Υποστήριξη για forward και backward propagation
• Αυτόματη βελτιστοποίηση με gradient descent και Adam
• Δυναμική προσθήκη επιπέδων και ενεργοποιητών
• Αξιολόγηση απόδοσης με metrics και confusion matrix

---

2️⃣ Τύποι Υποστηριζόμενων Δικτύων

Η TNeuralNetworkHandler υποστηρίζει πολλαπλές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων, επιτρέποντας ευελιξία και προσαρμογή ανάλογα με την εργασία:

• Dense (Fully Connected): Ιδανικά για ταξινόμηση και παλινδρόμηση
• Convolutional Neural Networks (CNN): Κατάλληλα για εικόνες, σήματα και χωρικά δεδομένα
• Recurrent Neural Networks (RNN): Χρήσιμα για ακολουθίες, γλώσσα και χρονικές σειρές
• Long Short-Term Memory (LSTM): Επεκτάσεις RNN για διατήρηση μακροχρόνιας μνήμης
• Autoencoders: Για συμπίεση, ανακατασκευή και ανίχνευση ανωμαλιών
• Residual Networks (ResNet): Για βαθιά δίκτυα με skip connections

Όλα τα δίκτυα μπορούν να συνδυαστούν, να εκπαιδευτούν και να αξιολογηθούν εγγενώς, χωρίς εξωτερικές βιβλιοθήκες. Η κλάση υποστηρίζει επίσης custom layers και activation functions.

---

3️⃣ Παραδείγματα Χρήσης

Παρακάτω παρουσιάζονται παραδείγματα χρήσης της TNeuralNetworkHandler σε πραγματικά σενάρια:

3.1 Δημιουργία και Εκπαίδευση Δικτύου

$nn = new TNeuralNetworkHandler();
$nn->addLayer('dense', ['units' => 128, 'activation' => 'relu']);
$nn->addLayer('dense', ['units' => 64, 'activation' => 'relu']);
$nn->addLayer('dense', ['units' => 10, 'activation' => 'softmax']);
$nn->compile(['optimizer' => 'adam', 'loss' => 'categoricalCrossEntropy']);
$nn->fit($data, $labels, ['epochs' => 20, 'batchSize' => 32]);
        

3.2 Αξιολόγηση Απόδοσης

$metrics = $nn->evaluate($testData, $testLabels);
echo $metrics['accuracy']; // π.χ. 0.87
        

3.3 Πρόβλεψη με Εκπαιδευμένο Δίκτυο

$prediction = $nn->predict($newInput);
print_r($prediction); // Πίνακας πιθανοτήτων ή ετικετών
        

---

4️⃣ Ενσωμάτωση με Web5

Η TNeuralNetworkHandler είναι πλήρως ενσωματωμένη στον πυρήνα Web5 του Ascoos OS, επιτρέποντας τη χρήση νευρωνικών δικτύων σε σημασιολογικές και αυτόνομες ροές εργασίας.

• Macro Engine: Τα δίκτυα μπορούν να δημιουργηθούν και να εκπαιδευτούν μέσα από macro scripts για δυναμική λήψη αποφάσεων.
• Semantic Profiler: Τα αποτελέσματα των δικτύων μπορούν να βαθμολογηθούν σημασιολογικά και να επηρεάσουν την εκτέλεση εντολών.
• DSL Scripting: Οι developers μπορούν να ενσωματώσουν νευρωνική λογική σε DSL scripts για ευφυή διακλάδωση και προσαρμογή.
• Data Modules: Τα δίκτυα μπορούν να εκπαιδευτούν σε δεδομένα από logs, βάσεις δεδομένων, ιστορικό macro και εισόδους χρήστη.

Η ενσωμάτωση αυτή επιτρέπει στο Ascoos OS να λειτουργεί ως πλατφόρμα deep learning, όπου η λογική και η μάθηση είναι εγγενείς δυνατότητες του πυρήνα.

---

📚 Αναφορές

• 1 : Εγγενής AI στο Ascoos OS — Το Θεμέλιο του Web5
• 2 : Παραδείγματα Χρήσης στο Ascoos OS
• 3 : Το Ascoos OS συναντά το Web5

✍️ Γράφτηκε από τον Χρήστο Δρογκίδη — Developer, στοχαστής και υπέρμαχος του λογικά καθοδηγούμενου σχεδιασμού λογισμικού.