Detaillierte Erklärung des Algorithmus für künstliche neuronale Netze in PHP

Detaillierte Erklärung des Algorithmus für künstliche neuronale Netze in PHP

Einführung:
Künstliches neuronales Netz ist ein mathematisches Modell, das die Verbindung menschlicher Gehirnneuronen simuliert und in den Bereichen maschinelles Lernen und Data Mining weit verbreitet ist. In diesem Artikel wird der Algorithmus für künstliche neuronale Netzwerke in PHP ausführlich vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt, um den Lesern ein besseres Verständnis zu erleichtern.

1. Was ist ein künstliches neuronales Netzwerk?
Künstliches neuronales Netzwerk (KNN) besteht aus Neuronen und den Verbindungen zwischen ihnen. Jedes Neuron empfängt eine Reihe von Eingangssignalen, gewichtet und summiert diese Signale durch Gewichtungen, verarbeitet sie mit einer nichtlinearen Aktivierungsfunktion und erzeugt schließlich ein Ausgangssignal.

2. Künstlicher neuronaler Netzwerkalgorithmus in PHP
In PHP gibt es viele Open-Source-Bibliotheken, die zur Implementierung künstlicher neuronaler Netzwerkalgorithmen verwendet werden können, wie z. B. Encog, PHPSOM und Neural Network PHP. Im Folgenden wird zur Erläuterung die Encog-Bibliothek als Beispiel verwendet.

1. Umgebungskonfiguration
   Zuerst müssen wir die Encog-Bibliothek in der PHP-Umgebung installieren. Es kann über Composer installiert werden. Fügen Sie der Datei „composer.json“ den folgenden Code hinzu:

{
  "require": {
    "encog/encog": "3.4.0"
  }
}

Führen Sie dann zur Installation den folgenden Befehl aus:

composer install

2. Erstellen Sie ein neuronales Netzwerkmodell.
   Als Nächstes erstellen wir ein einfaches neuronales Netzwerk über das folgendes Codemodell:

use EncogEngineNetworkActivationActivationSigmoid;
use EncogEngineNetworkFeedforwardFeedforwardNetwork;
use EncogEngineUtilNetworkUtil;
use EncogMLDataBasicMLData;
use EncogMLDataMLData;
use EncogMLDataMLDataSet;
use EncogMLDataSpecificCSVCSVFormat;
use EncogMLDataSpecificCSVCSVMLDataSet;

$network = new FeedforwardNetwork();
$network->addLayer(NetworkUtil::createLayer(new ActivationSigmoid(), 2));
$network->addLayer(NetworkUtil::createLayer(new ActivationSigmoid(), 4));
$network->addLayer(NetworkUtil::createLayer(new ActivationSigmoid(), 1));
$network->getStructure()->finalizeStructure();
$network->reset();

Der obige Code erstellt ein neuronales Netzwerkmodell mit 2 Neuronen der Eingabeschicht, 4 Neuronen der verborgenen Schicht und 1 Neuron der Ausgabeschicht.

3. Training und Tests
   Als nächstes müssen wir Trainingsdaten und Testdaten vorbereiten und über die Encog-Bibliothek trainieren und testen.

$format = new CSVFormat(',', '"');
$data = new CSVMLDataSet(__DIR__ . "/data.csv", 2, 1, false, $format);
$train = new ResilientPropagation($network, $data);
$train->train();

$input = new BasicMLData([0.1, 0.2]);
$output = $network->compute($input);
echo "Output:" . $output->getData(0) . "
";

Der obige Code liest den Trainingsdatensatz namens data.csv und verwendet den ResilientPropagation-Algorithmus, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Dann erhalten wir die Ausgabe aus der gegebenen Eingabe.

Zusammenfassung:
Dieser Artikel beschreibt den Algorithmus für künstliche neuronale Netzwerke in PHP und bietet Codebeispiele für die Encog-Bibliothek. Durch Lernen und Übung können Leser künstliche neuronale Netzwerkalgorithmen verwenden, um maschinelles Lernen und Data-Mining-Probleme in PHP zu lösen. Gleichzeitig können Leser auch andere Open-Source-Bibliotheken ausprobieren, um künstliche neuronale Netzwerkalgorithmen zu implementieren, um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erklärung des Algorithmus für künstliche neuronale Netze in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!