Comment faire du développement de deep learning en PHP ?

Avec le développement de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu actuellement l’une des technologies les plus populaires et les plus avant-gardistes. En tant que puissant algorithme d’apprentissage automatique, l’apprentissage profond a été largement utilisé et développé dans la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d’autres domaines. Ici, nous allons explorer comment réaliser le développement d’apprentissage profond en PHP.

1. Cadre d'apprentissage profond en PHP

Les cadres d'apprentissage profond courants actuels incluent principalement TensorFlow, Keras, PyTorch, etc. Ils fournissent diverses méthodes et outils de mise en œuvre d'apprentissage profond pour aider les développeurs à créer des modèles d'apprentissage profond plus facilement. En PHP, nous pouvons implémenter l'apprentissage en profondeur via TensorFlow.js. L'implémentation spécifique est la suivante.

1. Installer TensorFlow.js

Nous devons d'abord installer TensorFlow.js via npm, ce qui peut être réalisé via la commande suivante.

npm install @tensorflow/tfjs

2. Créez un modèle d'apprentissage profond simple

Ci-dessous, nous utilisons un exemple simple pour présenter comment implémenter l'apprentissage profond en PHP. Disons que nous avons un ensemble de données simple avec des données d'entrée et de sortie.

$input_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$output_data = [[0], [1], [1], [0]];

Nous pouvons utiliser TensorFlow.js pour créer un modèle de réseau neuronal simple, le code est le suivant.

use TensorFlowJSConverterSave;
use TensorFlowJSOptimizerAdam;
use TensorFlowJSModelsSequential;
use TensorFlowJSLayersDense;

$model = new Sequential();
$model->add(new Dense(['inputShape' => [2], 'units' => 4, 'activation' => 'sigmoid']));
$model->add(new Dense(['units' => 1, 'activation' => 'sigmoid']));
$model->compile(['optimizer' => new Adam(['lr' => 0.1]), 'loss' => 'binaryCrossentropy', 'metrics' => ['accuracy']]);
$model->fit(tensor($input_data), tensor($output_data), ['epochs' => 1000, 'verbose' => 1]);

Dans cet exemple, nous utilisons un réseau neuronal à 2 couches, qui comprend une couche d'entrée et une couche de sortie, chaque couche possède 4 neurones. La dimension des données d'entrée est [2], et nous utilisons la fonction d'activation sigmoïde pour activer les neurones. Lors de la phase de compilation du modèle, nous avons utilisé l'optimiseur Adam et la fonction de perte d'entropie croisée, et avons spécifié la précision comme métrique. Enfin, nous utilisons la fonction fit() pour entraîner le modèle et définir 1000 époques.

3. Prédire le modèle

Après avoir terminé la formation du modèle, nous pouvons l'utiliser pour prédire de nouvelles données. Vous trouverez ci-dessous le code permettant de faire des prédictions sur de nouvelles données.

$new_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$predictions = $model->predict(tensor($new_data));
$predictions = $predictions->arraySync();

foreach ($predictions as $prediction) {
    echo $prediction[0] . "<br>";
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction prédire () pour prédire de nouvelles données et stocker les résultats de la prédiction dans la variable $predictions. Enfin, nous utilisons la fonction arraySync() pour convertir les résultats de la prédiction en un tableau simple et le générer.

2. Conclusion

Cet article présente le processus de base du développement du deep learning en PHP. En utilisant TensorFlow.js, nous pouvons facilement créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage profond tout en faisant des prédictions sur de nouvelles données. Dans les applications pratiques, nous pouvons utiliser de manière flexible divers algorithmes et technologies d'apprentissage automatique en fonction de besoins et de situations spécifiques pour améliorer encore l'efficacité et l'effet de l'apprentissage profond.

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!