задача должна использывать весь ресурс cpu и ядер, вот мой код 
const fs = require('fs').promises;

// Функции активации и их производные
function sigmoid(x) {
    return 1 / (1 + Math.exp(-x));
}

function sigmoidDerivative(x) {
    return x * (1 - x);
}

function relu(x) {
    return x > 0 ? x : 0;
}

function reluDerivative(x) {
    return x > 0 ? 1 : 0;
}

function softmax(arr) {
    const max = Math.max(...arr);
    const exps = arr.map(x => Math.exp(x - max));
    const sum = exps.reduce((a, b) => a + b, 0);
    return exps.map(x => x / sum);
}

// Функция для токенизации предложения с улучшенной предобработкой
function tokenize(sentence) {
    return sentence
        .toLowerCase()
        .replace(/[.,!?]/g, '') // Удаление знаков препинания
        .split(' ')
        .filter(word => word);
}

// Функция для создания TF-IDF векторов
class TfidfVectorizer {
    constructor(vocabulary) {
        this.vocabulary = vocabulary;
        this.idf = new Array(vocabulary.length).fill(0);
    }

    fit(docs) {
        const docCount = docs.length;
        const termDocCounts = new Array(this.vocabulary.length).fill(0);

        docs.forEach(doc => {
            const tokens = new Set(tokenize(doc));
            tokens.forEach(word => {
                let index = this.vocabulary.indexOf(word);
                if (index !== -1) termDocCounts[index]++;
            });
        });

        this.idf = this.vocabulary.map((word, idx) => {
            return Math.log((1 + docCount) / (1 + termDocCounts[idx])) + 1;
        });
    }

    transform(doc) {
        let tf = new Array(this.vocabulary.length).fill(0);
        tokenize(doc).forEach(word => {
            let index = this.vocabulary.indexOf(word);
            if (index !== -1) {
                tf[index]++;
            }
        });
        let tfidf = tf.map((termFreq, idx) => termFreq * this.idf[idx]);
        return tfidf;
    }
}

// Инициализация нейронной сети с дополнительными улучшениями
class NeuralNetwork {
    constructor(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes) {
        this.input_nodes = input_nodes;
        this.hidden_nodes = hidden_nodes;
        this.output_nodes = output_nodes;

        this.weights_ih = this.initWeights(this.hidden_nodes, this.input_nodes);
        this.weights_ho = this.initWeights(this.output_nodes, this.hidden_nodes);

        this.bias_h = new Array(this.hidden_nodes).fill(0).map(() => Math.random() * 2 - 1);
        this.bias_o = new Array(this.output_nodes).fill(0).map(() => Math.random() * 2 - 1);

        this.velocity_ih = this.initZeroes(this.hidden_nodes, this.input_nodes);
        this.velocity_ho = this.initZeroes(this.output_nodes, this.hidden_nodes);
    }

    initWeights(rows, cols) {
        return new Array(rows).fill(0).map(() =>
            new Array(cols).fill(0).map(() => Math.random() * 0.01 - 0.005)
        );
    }

    initZeroes(rows, cols) {
        return new Array(rows).fill(0).map(() => new Array(cols).fill(0));
    }

    feedforward(input_array) {
        let hidden = this.weights_ih.map((weights, i) =>
            weights.reduce((sum, w, j) => sum + w * input_array[j], this.bias_h[i])
        ).map(x => relu(x));

        let output = this.weights_ho.map((weights, i) =>
            weights.reduce((sum, w, j) => sum + w * hidden[j], this.bias_o[i])
        );

        output = softmax(output);

        return output;
    }

    train(input_array, target_array, learning_rate = 0.1, momentum = 0.9, lambda = 0.01) {
        let hidden_inputs = this.weights_ih.map((weights, i) =>
            weights.reduce((sum, w, j) => sum + w * input_array[j], this.bias_h[i])
        );

        let hidden_outputs = hidden_inputs.map(x => relu(x));

        let final_inputs = this.weights_ho.map((weights, i) =>
            weights.reduce((sum, w, j) => sum + w * hidden_outputs[j], this.bias_o[i])
        );

        let final_outputs = softmax(final_inputs);

        let output_errors = final_outputs.map((output, i) => final_outputs[i] - target_array[i]);

        let hidden_errors = new Array(this.hidden_nodes).fill(0);

        for (let i = 0; i < this.output_nodes; i++) {
            for (let j = 0; j < this.hidden_nodes; j++) {
                hidden_errors[j] += this.weights_ho[i][j] * output_errors[i];
            }
        }

        for (let i = 0; i < this.output_nodes; i++) {
            for (let j = 0; j < this.hidden_nodes; j++) {
                let delta = output_errors[i] * hidden_outputs[j];
                this.velocity_ho[i][j] = momentum * this.velocity_ho[i][j] - learning_rate * delta;
                this.weights_ho[i][j] += this.velocity_ho[i][j];
            }
            this.bias_o[i] -= learning_rate * output_errors[i];
        }

        for (let i = 0; i < this.hidden_nodes; i++) {
            let hidden_gradient = hidden_errors[i] * reluDerivative(hidden_inputs[i]);
            for (let j = 0; j < this.input_nodes; j++) {
                let delta = hidden_gradient * input_array[j];
                this.velocity_ih[i][j] = momentum * this.velocity_ih[i][j] - learning_rate * delta;
                this.weights_ih[i][j] += this.velocity_ih[i][j];
            }
            this.bias_h[i] -= learning_rate * hidden_gradient;
        }
    }
}

// Функция для перемешивания массива (Фишер-Йейтс)
function shuffleArray(array) {
    for (let i = array.length -1; i > 0; i--){
        const j = Math.floor(Math.random() * (i+1));
        [array[i], array[j]] = [array[j], array[i]];
    }
}

// Запуск основного процесса
(async () => {
    try {
        const data = await fs.readFile('bd.json', 'utf8');
        const jsonData = JSON.parse(data);

        const training_data = jsonData.map(item => ({
            question: item.question,
            answer: item.answer
        }));

        // Составляем список уникальных ответов
        const uniqueAnswers = [...new Set(training_data.map(pair => pair.answer))];

        // Создаем соответствие ответов и индексов классов
        const answerToIndex = {};
        const indexToAnswer = {};
        uniqueAnswers.forEach((answer, index) => {
            answerToIndex[answer] = index;
            indexToAnswer[index] = answer;
        });

        // Создаем словарь для TF-IDF векторизации вопросов
        let vocabularySet = new Set();

        training_data.forEach(pair => {
            tokenize(pair.question).forEach(word => {
                vocabularySet.add(word);
            });
        });
        const vocabulary = [...vocabularySet];

        // Создание и обучение TF-IDF векторизатора
        const vectorizer = new TfidfVectorizer(vocabulary);
        const all_questions = training_data.map(pair => pair.question);
        vectorizer.fit(all_questions);

        // Подготовка данных для обучения
        function prepareData(data, vectorizer) {
            let inputs = [];
            let targets = [];
            data.forEach(pair => {
                let input = vectorizer.transform(pair.question);
                inputs.push(input);

                let targetIndex = answerToIndex[pair.answer];
                let target = new Array(uniqueAnswers.length).fill(0);
                target[targetIndex] = 1;
                targets.push(target);
            });
            return { inputs, targets };
        }

        let prepared = prepareData(training_data, vectorizer);

        // Создаем сеть
        let nn = new NeuralNetwork(vectorizer.vocabulary.length, 64, uniqueAnswers.length);

        // Функция для обучения сети на всей обучающей выборке с мониторингом потерь и точности
        function trainNetwork(nn, trainingInputs, trainingOutputs, epochs, learning_rate) {
            for (let epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
                let indices = [...Array(trainingInputs.length).keys()];
                shuffleArray(indices);

                for (let i = 0; i < indices.length; i++) {
                    let index = indices[i];
                    nn.train(trainingInputs[index], trainingOutputs[index], learning_rate);
                }

                if ((epoch + 1) % 50 === 0 || epoch === 0) {
                    let loss = 0;
                    for (let i = 0; i < trainingInputs.length; i++) {
                        let output = nn.feedforward(trainingInputs[i]);
                        let targetIndex = trainingOutputs[i].indexOf(1);
                        loss -= Math.log(output[targetIndex] + 1e-15);
                    }
                    let accuracy = evaluateAccuracy(nn, trainingInputs, trainingOutputs);
                    console.log(`Эпоха ${epoch + 1}/${epochs}, Потеря: ${loss.toFixed(4)}, Точность: ${accuracy.toFixed(2)}%`);
                }
            }
        }

        function evaluateAccuracy(nn, inputs, outputs) {
            let correct = 0;
            for (let i = 0; i < inputs.length; i++) {
                let prediction = nn.feedforward(inputs[i]);
                let predictedIndex = prediction.indexOf(Math.max(...prediction));
                let actualIndex = outputs[i].indexOf(1);
                if (predictedIndex === actualIndex) {
                    correct++;
                }
            }
            return (correct / inputs.length) * 100;
        }

        let epochs = 500;
        let learning_rate = 0.01;
        trainNetwork(nn, prepared.inputs, prepared.targets, epochs, learning_rate);

        function getAnswer(question) {
            let input = vectorizer.transform(question);
            input = input.map(x => Number(x));
            let output = nn.feedforward(input);
            let predictedIndex = output.indexOf(Math.max(...output));
            let answer = indexToAnswer[predictedIndex] || "Извините, я не понял ваш вопрос.";
            return answer;
        }

        const test_questions = [
            "привет",
            "как дела",
            "что тебя зовут",
            "как тебя зовут",
            "рад тебя видеть",
            "пока",
            "до свидания",
            "добрый день",
            "приветствую",
            "до встречи",
            "как твои дела",
            "что за фигня",
            "спасибо",
            "пожалуйста",
            "как работает твой мозг",
            "расскажи шутку",
            "что ты умеешь",
            "сколько тебе лет",
            "где ты находишься",
            "расскажи анекдот"
        ];

        test_questions.forEach(q => {
            let ans = getAnswer(q);
            console.log(`Вопрос: "${q}" => Ответ: "${ans}"`);
        });

    } catch (error) {
        console.error("Ошибка:", error);
    }
})();