TensorFlow.js 和 Brain.js 全面对比：哪款 JavaScript AI 库更适合你？

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由于篇幅较长，为方便阅读，建议按需选择章节，也可收藏备用，分段消化更高效哦！希望本文能为你的前端 AI 开发之旅提供实用参考。 😊

引言：前端 `AI` 的崛起

在过去的十年里，人工智能（AI）技术的飞速发展已经深刻改变了各行各业。从智能助手到自动驾驶，从图像识别到自然语言处理，AI 的应用场景几乎无处不在。而对于前端开发者来说，AI 的魅力不仅在于其强大的功能，更在于它已经走进了浏览器，让客户端也能够轻松承担起机器学习的任务。

试想一下，当你开发一个 Web 应用，需要进行图像识别、文本分析、语音识别或其他 AI 任务时，你是否希望直接在浏览器中处理这些数据，而无需依赖远程服务器？如果能在用户的设备上本地运行这些任务，不仅可以大幅提升响应速度，还能减少服务器资源的消耗，为用户提供更流畅的体验。

这正是 TensorFlow.js 和 Brain.js 两款库所带来的变革。它们使开发者能够在浏览器中轻松实现机器学习任务，甚至支持训练和推理深度学习模型。虽然这两款库在某些功能上有相似之处，但它们的定位和特点却各有侧重。

TensorFlow.js 是由 Google 推出的深度学习框架，它为浏览器端的机器学习提供了强大的支持，能够处理从图像识别到自然语言处理的复杂任务。基于 WebGL 提供加速，TensorFlow.js 可以充分利用硬件性能，实现大规模数据处理和复杂模型推理。

TensorFlow.js 不仅功能强大，还能直接在浏览器中运行复杂的机器学习任务，例如图像识别和处理。如果你想深入了解如何使用 TensorFlow.js 构建智能图像处理应用，可以参考我的另一篇文章：纯前端用 TensorFlow.js 实现智能图像处理应用（一）。

相比之下，Brain.js 是一款轻量级神经网络库，专注于简单易用的神经网络模型。它的设计目标是降低机器学习的入门门槛，适合快速原型开发和小型应用场景。尽管 Brain.js 不具备 TensorFlow.js 那样强大的深度学习能力，但它的简洁性和易用性使其成为许多开发者快速实验和实现基础 AI 功能的优选工具。

然而，选择哪款库作为前端 AI 的工具并不简单，这取决于项目的需求、性能要求以及学习成本等多个因素。本文将详细对比两款库的功能、优缺点及适用场景，帮助你根据需求选择最适合的工具。

无论你是 AI 初学者还是有经验的开发者，相信你都能从这篇文章中找到有价值的指导，助力你在浏览器端实现机器学习。准备好了吗？让我们一起探索 TensorFlow.js 和 Brain.js 的世界，发现它们的不同之处，了解哪一个更适合你的项目。

一、`TensorFlow.js` - 强大而复杂的深度学习库

1.1 `TensorFlow.js` 概述

TensorFlow.js 是由 Google 推出的开源 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 环境中执行机器学习任务，包括深度学习模型的推理和训练。它是 TensorFlow 生态的一部分，TensorFlow 是全球最受欢迎的深度学习框架之一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

TensorFlow.js 的核心亮点在于其 跨平台支持 。你可以在浏览器端运行，也可以在 Node.js 环境下执行，灵活满足不同开发需求。此外，它支持导入已训练好的 TensorFlow 或 Keras 模型，在浏览器或 Node.js 中进行推理，无需重新训练。这使得 AI 的开发更加高效和便捷。

1.2 `TensorFlow.js` 的功能特点

TensorFlow.js 提供了丰富的功能，覆盖从简单的机器学习到复杂的深度学习任务。以下是它的核心特点：

浏览器端深度学习推理 ：通过 WebGL 加速，TensorFlow.js 可以高效地在浏览器中加载和运行深度学习模型，无需依赖服务器，大幅提升用户体验和响应速度。
训练与推理一体化 ：TensorFlow.js 支持在前端环境直接训练神经网络，这对于动态数据更新和快速迭代非常有用。即使是复杂的深度学习模型，也能通过优化技术确保高效的训练过程。
支持复杂神经网络架构 ：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、以及高级模型如 Transformer，适用于图像、语音、文本等多领域任务。
模型导入与转换 ：支持从其他 TensorFlow 或 Keras 环境导入已训练的模型，并在浏览器或 Node.js 中高效运行，降低了开发门槛。
跨平台支持 ：无论是前端浏览器还是后端 Node.js，TensorFlow.js 都可以灵活适配，特别适合需要多环境协作的项目。

1.3 `TensorFlow.js` 的优势与应用场景

优势：

本地化计算：无需数据传输到服务器，所有计算均在用户设备上完成，提升速度并保障隐私。
强大的生态支持 ：依托 TensorFlow 的生态系统，TensorFlow.js 可以轻松访问预训练模型、教程和工具。
灵活性与高性能 ：支持低级别 API 和 WebGL 加速，可根据需求灵活调整模型和计算流程。
无需后台服务器：在浏览器中即可完成复杂的训练和推理任务，显著简化系统架构。

应用场景：

图像识别：例如手写数字识别、人脸检测、物体分类等实时图像处理任务。
自然语言处理：支持情感分析、文本分类、语言翻译等复杂 NLP 任务。
实时数据分析 ：适用于 IoT 或其他需要即时数据处理和反馈的应用场景。
推荐系统：通过用户行为数据构建个性化推荐，例如电商、新闻或社交媒体应用。

1.4 `TensorFlow.js` 基本用法示例

以下是一个简单示例，展示如何使用 TensorFlow.js 构建并训练神经网络模型。

安装与引入 `TensorFlow.js`

通过 CDN 引入：

html 复制代码

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>

通过 npm 安装（适用于 Node.js 环境）：
bash 复制代码
```
npm install @tensorflow/tfjs
```

创建简单神经网络

以下示例创建了一个简单的前馈神经网络，用于处理二分类问题：

javascript 复制代码

// 导入 TensorFlow.js
const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// 创建一个神经网络模型
const model = tf.sequential();

// 添加隐藏层（10 个神经元）
model.add(tf.layers.dense({ units: 10, activation: 'relu', inputShape: [5] }));

// 添加输出层（2 类分类问题）
model.add(tf.layers.dense({ units: 2, activation: 'softmax' }));

// 编译模型
model.compile({
  optimizer: 'adam',
  loss: 'categoricalCrossentropy',
  metrics: ['accuracy'],
});

训练和推理过程

训练模型需要提供输入数据（特征）和标签（目标值）：

javascript 复制代码

// 创建训练数据
const trainData = tf.tensor2d([[0, 1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6]]);
const trainLabels = tf.tensor2d([[1, 0], [0, 1], [1, 0]]);

// 训练模型
model.fit(trainData, trainLabels, { epochs: 10 }).then(() => {
  // 使用新数据进行推理
  const input = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4, 5]]);
  model.predict(input).print();
});

二、`Brain.js` - 轻量级且易于使用的神经网络库

2.1 `Brain.js` 概述

Brain.js 是一个轻量级的开源 JavaScript 神经网络库，专为开发者提供快速、简单的机器学习工具。它的设计理念是易用性和轻量化，适合那些希望快速构建和训练神经网络的开发者，尤其是机器学习的新手。

与功能丰富的 TensorFlow.js 不同，Brain.js 更注重于直观和简单，能够帮助开发者快速完成从构建到推理的基本机器学习任务。虽然它不支持复杂的深度学习模型，但其易用性和小巧的特性，使其成为小型项目和快速原型开发的理想选择。

2.2 `Brain.js` 的功能特点

Brain.js 的功能主要集中在简化神经网络的构建与训练上，以下是其核心特点：

简单易用的 API ：Brain.js 提供了直观的接口，开发者无需复杂的机器学习知识，也能轻松上手并实现神经网络任务。
轻量级 ：相较于体积较大的 TensorFlow.js，Brain.js 的核心库更为小巧，非常适合嵌入前端应用，且不会显著影响加载速度。
支持多种网络结构 ：前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、LSTM 网络（Long Short-Term Memory）等。这些模型已足够应对大多数基础的机器学习需求。
快速训练与推理：通过几行代码即可完成训练与推理任务，适用于快速原型设计和验证。
同步与异步训练支持 ：Brain.js 同时支持同步和异步的训练过程，开发者可以根据项目需求选择合适的方式。

2.3 `Brain.js` 的优势与应用场景

优势：

快速原型开发：开发者可以用最少的代码完成神经网络的构建和训练，特别适合需要快速验证想法的场景。
轻量级与高效率：库的体积较小，能快速加载，适合资源有限的环境。
易于集成 ：Brain.js 非常适合嵌入 Web 应用或小型 Node.js 服务，集成简单。
适合初学者 ：Brain.js 的设计对机器学习新手友好，无需深入了解复杂的深度学习算法即可上手。

应用场景：

基础分类与预测任务：适合实现简单的分类任务或数值预测，例如时间序列预测、情感分析等。
教学与实验 ：对于机器学习教学或学习过程中的快速实验，Brain.js 是一个很好的工具。
轻量化应用 ：例如小型交互式 Web 应用中实时处理用户输入。

2.4 `Brain.js` 基本用法示例

以下示例展示了如何使用 Brain.js 构建并训练一个简单的神经网络模型。

安装与引入

通过 npm 安装：
bash 复制代码
```
npm install brain.js
```

通过 CDN 引入：

html 复制代码

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/brain.js"></script>

创建简单神经网络

以下代码创建了一个用于解决 XOR 问题的前馈神经网络：

javascript 复制代码

// 引入 Brain.js
const brain = require('brain.js');

// 创建一个简单的神经网络实例
const net = new brain.NeuralNetwork();

// 提供训练数据
const trainingData = [
  { input: [0, 0], output: [0] },
  { input: [0, 1], output: [1] },
  { input: [1, 0], output: [1] },
  { input: [1, 1], output: [0] }
];

// 训练网络
net.train(trainingData);

// 测试推理
const output = net.run([1, 0]);
console.log(`预测结果: ${output}`); // 输出接近 1 的值

训练与推理参数调整

Brain.js 提供了一些可选参数，用于优化训练过程，例如：

迭代次数（iterations） ：设置训练的最大轮数。
学习率（learningRate） ：控制每次更新的步长。

以下示例展示了如何自定义训练参数：

javascript 复制代码

net.train(trainingData, {
  iterations: 1000, // 最大训练轮数
  learningRate: 0.01, // 学习率
  log: true, // 显示训练过程
  logPeriod: 100 // 每 100 次迭代打印一次日志
});

// 推理新数据
const testInput = [0, 1];
const testOutput = net.run(testInput);
console.log(`输入: ${testInput}, 预测结果: ${testOutput}`);

三、`TensorFlow.js` 和 `Brain.js` 的全面对比

在这一章中，我们将从多个维度对 TensorFlow.js 和 Brain.js 进行详细对比，帮助开发者根据自己的需求选择合适的工具。对比内容涵盖技术实现差异、学习曲线、适用场景、性能表现以及生态系统和社区支持。

3.1 技术实现差异

TensorFlow.js 和 Brain.js 的技术实现差异显著，主要体现在功能复杂度、支持的模型类型和底层架构上：

TensorFlow.js 是一个功能全面的深度学习框架，基于 TensorFlow 的设计思想，提供了复杂的神经网络架构和高效的数学计算支持。它支持卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等多种模型类型，能够完成从图像识别到自然语言处理的复杂任务。借助 WebGL 技术，TensorFlow.js 可在浏览器中高效进行高性能计算，尤其适合大规模数据和复杂模型。
Brain.js 则更加轻量，主要面向快速开发和简单任务。它支持前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、长短期记忆网络（LSTM）等基础模型，适合处理简单的分类或预测问题。尽管功能不如 TensorFlow.js 广泛，但其简洁的设计使开发者能够快速上手，完成实验和小型项目。

总结：TensorFlow.js 更加强大，适用于复杂任务；Brain.js 简单轻便，适合快速开发和小型应用。

3.2 学习曲线与开发者体验

在学习曲线和开发体验方面，两者差异明显：

TensorFlow.js 学习曲线较为陡峭。其功能强大且覆盖面广，但开发者需要了解深度学习的基础知识，包括模型训练、数据预处理等环节。尽管文档和教程丰富，但对初学者而言，掌握这些内容可能需要投入更多的时间和精力。
Brain.js 则以简洁直观的 API 著称，初学者可以通过几行代码实现神经网络的搭建与训练。它对复杂概念的抽象程度高，无需深入理解深度学习理论，便能快速完成任务。

总结：如果你是新手或需要快速实现一个简单模型，选择 Brain.js 更友好；而如果你已有一定经验，并计划处理复杂任务，则 TensorFlow.js 更适合。

3.3 适用场景与功能选择

根据应用场景，选择合适的库可以大大提高开发效率：

TensorFlow.js ：适用于复杂任务，如图像识别、自然语言处理、视频分析或推荐系统。由于其强大的深度学习功能和高性能计算能力，TensorFlow.js 特别适合大规模数据处理和精度要求高的场景。
Brain.js ：适合轻量级任务，例如简单的分类、回归、时间序列预测等。对于快速验证模型或开发原型，Brain.js 提供了简单高效的解决方案，尤其是在浏览器端运行时无需依赖复杂的服务器计算。

总结：TensorFlow.js 面向复杂场景和大规模任务；Brain.js 更适合轻量化需求和快速开发。

3.4 性能对比

在性能方面，TensorFlow.js 和 Brain.js 存在显著差异：

TensorFlow.js 借助 WebGL 实现高效的硬件加速，支持 GPU 并行计算。在处理大规模数据集和复杂模型时，其性能优势显著，适用于高负载、高计算量的场景。
Brain.js 性能较为有限，主要针对小型数据集和简单任务。由于其轻量级设计，虽然在小规模任务中表现出色，但无法与 TensorFlow.js 的硬件加速能力相媲美。

总结：对于需要高性能计算的场景，TensorFlow.js 是更优选择；而对于小型任务，Brain.js 的性能已足够。

3.5 生态系统与社区支持

TensorFlow.js ：作为 TensorFlow 生态的一部分，TensorFlow.js 享有丰富的社区资源和支持，包括大量的开源项目、教程、论坛和工具。开发者可以从官方文档和预训练模型中快速找到所需资源，支持复杂应用的开发。
Brain.js ：社区较小，但活跃度高。文档简洁，适合初学者。虽然资源和支持不如 TensorFlow.js 丰富，但足以满足小型项目的需求。

总结：TensorFlow.js 的生态更强大，适合需要长期维护和扩展的项目；Brain.js 更适合轻量化开发和快速上手。

四、如何选择最适合你的库？

在 TensorFlow.js 和 Brain.js 之间做出选择时，开发者需要综合考虑项目需求、技术背景和性能要求。这两款库各有特色：TensorFlow.js 功能强大，适用于复杂任务；Brain.js 简单易用，适合快速开发。以下从选择标准和实际场景出发，帮助开发者找到最合适的工具。

4.1 选择标准

在选择 TensorFlow.js 或 Brain.js 时，可参考以下几个关键标准：

功能需求：
- 复杂任务 ：如果项目涉及深度学习任务（如大规模图像分类、语音识别或自然语言处理），选择 TensorFlow.js 更为合适。它支持复杂的神经网络模型，具备高效的数据处理能力。
- 基础任务 ：如果需求相对简单，例如小型神经网络模型、时间序列预测或分类任务，Brain.js 是更轻量的选择。
开发者经验：
- 有机器学习背景 ：TensorFlow.js 提供高度灵活的 API，但学习曲线较陡。熟悉机器学习的开发者可以充分利用其强大功能。
- 初学者 ：Brain.js 更适合新手，提供简洁的接口和直观的使用体验。
性能需求：
- 高性能计算 ：如果项目需要硬件加速（如 GPU 支持）以处理大规模数据，TensorFlow.js 的 WebGL 支持是理想选择。
- 轻量化应用 ：对于性能要求较低的场景，Brain.js 的轻量级设计足够满足需求。
项目规模与复杂度：
- 大型项目 ：TensorFlow.js 提供复杂功能和强大的扩展性，适合长期维护和生产级应用。
- 快速开发 ：Brain.js 专注于快速实现小型项目，适合验证想法或开发 MVP（最小可行产品）。

4.2 基于项目需求的选择建议

以下是根据常见场景的具体选择建议：

场景一：图像分类应用

需求：对大规模图像进行分类或识别，涉及复杂的卷积神经网络（CNN）。
推荐选择 ：TensorFlow.js 。支持复杂模型架构，通过 WebGL 提供高效的硬件加速，适合处理大量图像数据。

场景二：实时数据分析与预测

需求：对传感器数据进行实时监测和分析，预测未来趋势（如气象预测、股票走势）。
推荐选择 ：Brain.js。其轻量化和快速实现的特性非常适合实时数据处理和快速部署。

场景三：自然语言处理（NLP）应用

需求：需要对文本数据进行分类、情感分析或对话生成。
推荐选择 ：TensorFlow.js 。支持循环神经网络（RNN）、Transformer 等复杂模型，能处理 NLP 任务的高维数据和复杂结构。

场景四：个性化推荐系统

需求：根据用户行为推荐商品或内容。
推荐选择：
- 如果推荐系统复杂，涉及神经协同过滤或深度学习模型，选择 TensorFlow.js。
- 如果系统较为简单，仅需基于用户行为的规则实现，Brain.js 是更高效的选择。

场景五：快速原型开发与实验

需求：验证机器学习模型效果或快速开发实验性产品。
推荐选择 ：Brain.js。它提供简洁的接口和快速训练功能，适合快速搭建和迭代。

结论：最终选择

通过对 TensorFlow.js 和 Brain.js 的详细对比，可以帮助开发者根据项目需求和个人技能做出最佳选择。以下是两者的优缺点总结及适用场景的建议。

`TensorFlow.js` 优缺点

优点：

功能全面 ：支持复杂的深度学习模型（如 CNN、RNN、GAN），适用于广泛的机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理和语音处理等。
跨平台支持 ：可运行于浏览器和 Node.js 环境，灵活部署于多种平台。
性能卓越 ：利用 WebGL 实现硬件加速，适合高性能需求，尤其是大规模数据处理。
强大的生态系统 ：依托 TensorFlow 生态，拥有丰富的预训练模型、教程和社区支持，为开发者提供充足资源。

缺点：

学习门槛较高：功能复杂，适合有机器学习基础的开发者，初学者可能需要投入较多时间学习。
库体积较大：功能的多样性导致库体积偏大，可能影响浏览器加载速度和资源消耗。

`Brain.js` 优缺点

优点：

轻量级与易用性：设计简单，API 直观，非常适合快速开发和机器学习初学者。
小巧体积：库文件体积小，适合嵌入前端应用，对网页加载影响小。
支持基础模型 ：支持前馈神经网络和 LSTM，能满足大多数基础机器学习任务。
快速上手：开发者无需深厚的机器学习知识，能够快速实现简单神经网络应用。

缺点：

功能较为局限：不支持复杂深度学习模型，难以满足高阶任务需求。
性能有限 ：轻量设计决定其在大规模数据处理中的性能不如 TensorFlow.js。

适用场景与开发者建议

初学者或简单任务：

选择：Brain.js
理由：适合刚接触机器学习的开发者，或处理简单分类、时间序列预测等基础任务。其平缓的学习曲线和快速开发特性，帮助初学者快速上手。

经验丰富的开发者或复杂任务：

选择：TensorFlow.js
理由：适合处理复杂的深度学习任务，如大规模图像识别、自然语言处理或实时视频分析。提供灵活的 API 和强大的计算能力，满足高性能需求。

小型项目与快速开发：

选择：Brain.js
理由：适合快速构建原型和简单的神经网络任务，易于维护，开发效率高。

大规模应用与高性能需求：

选择：TensorFlow.js
理由：其强大的加速能力和复杂模型支持，使其成为生产级应用的理想选择，尤其适合需要 GPU 加速的大规模任务。

结语

通过本文的对比，读者可以清晰了解 TensorFlow.js 和 Brain.js 在功能、性能、学习曲线、适用场景等方面的显著差异。选择最适合的库时，需要综合考虑项目的复杂度、团队的技术背景以及性能需求。

如果你的项目需要处理复杂的深度学习任务，并且需要高性能计算与广泛的社区支持，TensorFlow.js 是不二之选。它功能强大、生态丰富，适合图像识别、自然语言处理等高需求场景。而如果你只是进行小型神经网络实验，或需要快速原型开发，Brain.js 提供了更简洁易用的解决方案，是初学者和小型项目开发者的理想选择。

无论选择哪个库，充分了解它们的优势与限制，将帮助你在项目开发中高效使用这些工具，成功实现你的前端 AI 开发目标。

附录：对比表格

以下对比表格总结了 TensorFlow.js 和 Brain.js 在关键维度上的差异，帮助读者快速决策：

特性	`TensorFlow.js`	`Brain.js`
`GitHub` 星标数量	18.6K	14.5K
功能复杂度	高，支持复杂的深度学习模型（`CNN`, `RNN`, `GAN`等）	低，支持基础前馈神经网络和`LSTM`网络
学习曲线	陡峭，适合有深度学习经验的开发者	平缓，适合初学者和快速原型开发
使用场景	复杂场景，如大规模数据处理、图像识别、语音处理等	小型项目，如简单分类任务、时间序列预测
支持的模型类型	多种类型（`CNN`, `RNN`, `GAN`等复杂模型）	基础类型（前馈神经网络、`LSTM`等）
性能优化	支持 `WebGL` 加速和 `GPU` 并行计算，适合高性能需求	不支持硬件加速，适合小规模数据处理
开发平台	浏览器和 `Node.js` 环境，跨平台支持	主要用于浏览器，也支持 `Node.js`
社区支持与文档	丰富的生态系统，拥有大量教程、示例和预训练模型资源	社区较小但活跃，文档简单直观
易用性	API 较复杂，适合有深度学习背景的开发者	API 简洁，适合初学者和快速开发
适用开发者	高阶开发者，有深度学习基础	初学者及快速实现简单任务的开发者
体积与资源消耗	库文件较大，可能影响加载速度	体积小，对网页性能影响较小
训练与推理能力	支持复杂模型的训练与推理，适合高需求场景	适合简单任务的训练与推理
预训练模型支持	支持从 `TensorFlow Hub` 加载预训练模型	不支持广泛预训练模型，主要用于自定义训练

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TensorFlow.js 和 Brain.js 全面对比：哪款 JavaScript AI 库更适合你？

引言：前端 AI 的崛起

一、TensorFlow.js - 强大而复杂的深度学习库

1.1 TensorFlow.js 概述

1.2 TensorFlow.js 的功能特点

1.3 TensorFlow.js 的优势与应用场景

优势：

应用场景：

1.4 TensorFlow.js 基本用法示例

安装与引入 TensorFlow.js

创建简单神经网络

训练和推理过程

二、Brain.js - 轻量级且易于使用的神经网络库

2.1 Brain.js 概述

2.2 Brain.js 的功能特点

2.3 Brain.js 的优势与应用场景

应用场景：

2.4 Brain.js 基本用法示例

安装与引入

创建简单神经网络

训练与推理参数调整

三、TensorFlow.js 和 Brain.js 的全面对比

3.1 技术实现差异

3.2 学习曲线与开发者体验

3.3 适用场景与功能选择

3.4 性能对比

3.5 生态系统与社区支持

四、如何选择最适合你的库？

4.1 选择标准

4.2 基于项目需求的选择建议

结论：最终选择

TensorFlow.js 优缺点

Brain.js 优缺点

适用场景与开发者建议

结语

附录：对比表格

引言：前端 `AI` 的崛起

一、`TensorFlow.js` - 强大而复杂的深度学习库

1.1 `TensorFlow.js` 概述

1.2 `TensorFlow.js` 的功能特点

1.3 `TensorFlow.js` 的优势与应用场景

1.4 `TensorFlow.js` 基本用法示例

安装与引入 `TensorFlow.js`

二、`Brain.js` - 轻量级且易于使用的神经网络库

2.1 `Brain.js` 概述

2.2 `Brain.js` 的功能特点

2.3 `Brain.js` 的优势与应用场景

2.4 `Brain.js` 基本用法示例

三、`TensorFlow.js` 和 `Brain.js` 的全面对比

`TensorFlow.js` 优缺点

`Brain.js` 优缺点