Comment implémenter un algorithme de réseau neuronal artificiel en PHP

Le réseau de neurones artificiels (ANN) est un modèle informatique développé pour simuler le mécanisme de traitement de l'information et d'apprentissage des réseaux de neurones biologiques. Il s'agit d'une structure interconnectée composée de certaines unités de traitement de base qui peuvent être transférées via des connexions dans le réseau pour réaliser le traitement et l'apprentissage de l'information.

PHP est un langage de script open source côté serveur utilisé pour créer des pages Web et des applications dynamiques. Bien que PHP soit principalement utilisé pour le développement Web, il peut également être utilisé dans divers autres domaines tels que les scripts de ligne de commande et les applications GUI.

Cet article expliquera comment implémenter un algorithme de réseau de neurones artificiels en PHP.

1. Modèle de réseau de neurones artificiels

Dans le modèle de réseau de neurones artificiels, les neurones sont les unités de traitement de base. Les neurones sont connectés pour former un réseau et chaque neurone possède une entrée et une sortie.

L'entrée d'un neurone peut être la sortie d'autres neurones ou l'entrée de l'environnement. Chaque neurone peut calculer sa production selon certaines règles. Une règle couramment utilisée est la fonction sigmoïde.

Dans ANN, il y a trois niveaux en même temps : couche d'entrée, couche cachée et couche de sortie. La couche d'entrée accepte les entrées externes, la couche de sortie produit une sortie et la couche intermédiaire est appelée couche cachée. Il y a des poids reliant les neurones les uns aux autres et il peut y avoir des interconnexions entre les couches.

2. PHP implémente un réseau de neurones artificiels

L'implémentation d'algorithmes de réseaux de neurones artificiels en PHP implique principalement deux aspects : les opérations matricielles et les opérations de réseau neuronal. Les opérations matricielles impliquent principalement l’initialisation et la transposition matricielles, la multiplication matricielle, l’addition et la soustraction matricielles et la multiplication de points matriciels. Les opérations sur les réseaux de neurones impliquent principalement l'initialisation du réseau, le calcul du poids, l'utilisation de fonctions d'activation, etc.

Voici un exemple de code pour un réseau de neurones artificiels simple :

<?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);

?>

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons défini un réseau de neurones avec 2 entrées, 1 sortie et 3 neurones de couche cachée. Nous pouvons calculer le résultat grâce à la méthode $nn->calculate($inputs).

3. Résumé

À travers cet article, nous avons appris comment implémenter des algorithmes de réseaux de neurones artificiels en PHP. Les réseaux de neurones sont un outil très puissant qui peut être utilisé pour résoudre divers problèmes tels que la classification, la régression et le clustering. Après avoir terminé cet exemple, nous pouvons optimiser le réseau neuronal en ajustant les paramètres pour mieux répondre à notre application.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!