prompter: Создай на ts используя библиотеку @tensorflow/tfjs-node модель, которая на вход принимает одно число, а на выходе 2 числа после softmax.

assistant: import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node';

// Определяем размерность входного тензора (batchSize = 1, inputSize = 1)
const inputShape = [1, 1];

// Определяем модель
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
    units: 2, // Количество выходных нейронов
    inputShape: inputShape, // Размерность входного тензора
    activation: 'softmax' // Функция активации
}));

// Компилируем модель
model.compile({
    optimizer: 'sgd',
    loss: 'categoricalCrossentropy',
    metrics: ['accuracy']
});

// Определяем входные данные
const input = tf.tensor2d([5], inputShape);

// Предсказываем результат
model.predict(input).print();

В этом примере мы определяем модель с одним слоем, используя функцию tf.layers.dense, которая принимает количество выходных нейронов, размерность входного тензора и функцию активации. Затем мы компилируем модель, используя оптимизатор sgd, функцию потерь categoricalCrossentropy и метрику accuracy.

Для тестирования модели мы определяем входные данные в виде тензора input, который состоит из одного числа. Затем мы используем метод predict для получения предсказаний модели на основе входных данных. Результат выводится в консоль с помощью метода print().

Обратите внимание, что в этом примере мы используем только одно число в качестве входных данных, но вы можете легко изменить размерность входного тензора, чтобы принимать в модель массивы чисел.

assistant: Установите зависимости, включая библиотеку @tensorflow/tfjs-node, используя следующую команду в вашем терминале:

java

npm install @tensorflow/tfjs-node
Создайте файл model.ts и импортируйте необходимые зависимости:
typescript

import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node';
Создайте функцию createModel, которая будет принимать одно число и возвращать 2 числа после softmax:
typescript

export function createModel(): tf.LayersModel {
  const model = tf.sequential();

  // Добавляем входной слой
  model.add(tf.layers.dense({
    inputShape: [1],
    units: 1,
    activation: 'relu'
  }));

  // Добавляем выходной слой
  model.add(tf.layers.dense({
    units: 2,
    activation: 'softmax'
  }));

  // Компилируем модель
  model.compile({
    loss: 'categoricalCrossentropy',
    optimizer: tf.train.adam(),
    metrics: ['accuracy']
  });

  return model;
}

Экспортируйте функцию createModel для дальнейшего использования:

typescript


export default createModel;
Готово! Вы можете использовать эту модель для предсказания 2 чисел после softmax.

assistant: Для примера я создал модель многослойного персептрона со следующими параметрами: 
- на вход одно число;
- на выход 2, в качестве активационной функции использовался softmax;
- так как используется spftmax на выходе, в качестве функции потерь указана CategoricalCrossEntropy
- в качестве аргумента функция создания модели принимает число скрытых нейронов

Код для создания модели:
```js
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

/**
* Builds and returns Multi Layer Perceptron Model.
*
* @param {number} hiddenUnits Number of hidden units in MLP.
* @returns {tf.Sequential} The multi layer perceptron model.
*/

function createModel(hiddenUnits) {
	const model = tf.sequential();
	model.add(tf.layers.dense({
		inputShape: 1,
		activation: 'sigmoid',
			units: hiddenUnits,
	}));
	
	model.add(tf.layers.dense({
		activation: 'softmax'
		units: 2,
	}));
	
	model.compile({optimizer: tf.train.sgd(0.01), loss: 'categoricalCrossentropy'});
	return model;
	}

module.exports = createModel;
```