My Sketch

// استيراد مكتبة TensorFlow.js إذا كنت تستخدم بيئة HTML

// تأكد من وجود السطر التالي في ملف HTML الخاص بك:

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

​

// بيانات الإدخال والمخرجات

const INPUT = [

  [0, 0, 1],

  [1, 1, 1],

  [1, 0, 1],

  [0, 1, 1]

];

​

const OUTPUT = [

  [0],

  [1],

  [1],

  [0]

];

​

// بناء نموذج الشبكة العصبية

const model = tf.sequential();

​

model.add(tf.layers.dense({

  inputShape: [3],

  units: 4,

  activation: 'relu'

}));

​

model.add(tf.layers.dense({

  units: 1,

  activation: 'sigmoid'

}));

​

model.compile({

  optimizer: 'adam',

  loss: 'binaryCrossentropy',

  metrics: ['accuracy']

});

​

// تحويل البيانات إلى Tensors

const inputTensor = tf.tensor2d(INPUT);

const outputTensor = tf.tensor2d(OUTPUT);

​

// تدريب النموذج

async function trainModel() {

  console.log("Training started...");

  await model.fit(inputTensor, outputTensor, {

    epochs: 100,

    verbose: 1

  });

  console.log("Training complete!");

​

  // توقع القيمة المفقودة X

  const newInput = tf.tensor2d([[1, 0, 0]]);

  const prediction = model.predict(newInput);

  prediction.print(); // طباعة النتائج

}

​

// بدء التدريب

trainModel();

​