Künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist ein Computermodell, das entwickelt wurde, um den Informationsverarbeitungs- und Lernmechanismus biologischer neuronaler Netzwerke zu simulieren. Es handelt sich um eine miteinander verbundene Struktur, die aus einigen grundlegenden Verarbeitungseinheiten besteht. Informationen können über Verbindungen im Netzwerk übertragen werden, um Informationsverarbeitung und Lernen zu erreichen.
PHP ist eine serverseitige Open-Source-Skriptsprache, die zum Erstellen dynamischer Webseiten und Anwendungen verwendet wird. Obwohl PHP hauptsächlich für die Webentwicklung verwendet wird, kann es auch in einer Vielzahl anderer Bereiche wie Befehlszeilenskripten und GUI-Anwendungen eingesetzt werden.
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie man einen künstlichen neuronalen Netzwerkalgorithmus in PHP implementiert.
Im künstlichen neuronalen Netzwerkmodell sind Neuronen die grundlegenden Verarbeitungseinheiten. Neuronen sind zu einem Netzwerk verbunden, und jedes Neuron verfügt über einen Eingang und einen Ausgang.
Der Input an ein Neuron kann der Output anderer Neuronen oder der Input aus der Umgebung sein. Jedes Neuron kann seine Leistung nach bestimmten Regeln berechnen. Eine häufig verwendete Regel ist die Sigmoidfunktion.
In ANN gibt es gleichzeitig drei Ebenen: Eingabeebene, verborgene Ebene und Ausgabeebene. Die Eingabeschicht akzeptiert externe Eingaben, die Ausgabeschicht erzeugt Ausgaben und die mittlere Schicht wird als verborgene Schicht bezeichnet. Es gibt Gewichte, die Neuronen miteinander verbinden, und es können Verbindungen zwischen Schichten bestehen.
Die Implementierung künstlicher neuronaler Netzalgorithmen in PHP umfasst hauptsächlich zwei Aspekte: Matrixoperationen und neuronale Netzoperationen. Matrixoperationen umfassen hauptsächlich Matrixinitialisierung und Matrixtransponierung, Matrixmultiplikation, Matrixaddition und -subtraktion, Matrixpunktmultiplikation usw. Neuronale Netzwerkoperationen umfassen hauptsächlich Netzwerkinitialisierung, Gewichtsberechnung, Verwendung von Aktivierungsfunktionen usw.
Das Folgende ist ein Beispielcode für ein einfaches künstliches neuronales Netzwerk:
<?php
class NeuralNetwork {
// 网络层级
private $layers;
// 初始化网络
public function __construct(array $layers) {
$this->layers = $layers;
}
// 计算权值
public function calculate(array $inputs) {
$inputCount = count($inputs);
$output = [];
foreach ($this->layers as $layer) {
$values = [];
for ($i = 0; $i < $layer; $i++) {
$value = 0;
for ($j = 0; $j < $inputCount; $j++) {
$value += $inputs[$j] * $layer[$i][$j];
}
$value = 1 / (1 + exp(-$value));
$values[] = $value;
}
$inputs = $values;
$output = $values;
}
return $output;
}
}
// 示例
$nn = new NeuralNetwork([2, 3, 1]);
$inputs = [1, 2];
$output = $nn->calculate($inputs);
print_r($output);
?>Im obigen Beispiel haben wir ein künstliches neuronales Netzwerk mit 2 Eingängen, 1 Ausgang und 3 definiert Neuronales Netzwerk mit verborgenen Schichtneuronen. Wir können das Ausgabeergebnis mit der $nn->calculate($inputs)-Methode berechnen.
Durch diesen Artikel haben wir gelernt, wie man künstliche neuronale Netzwerkalgorithmen in PHP implementiert. Neuronale Netze sind ein sehr leistungsfähiges Werkzeug, mit dem eine Vielzahl von Problemen wie Klassifizierung, Regression und Clustering gelöst werden können. Nach Abschluss dieses Beispiels können wir das neuronale Netzwerk optimieren, indem wir die Parameter so anpassen, dass sie besser zu unserer Anwendung passen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie einen künstlichen neuronalen Netzwerkalgorithmus in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
