Comment écrire des algorithmes de réseau neuronal en utilisant PHP-tutoriel php-php.cn

Comment utiliser PHP pour écrire des algorithmes de réseau neuronal

Le réseau neuronal est un algorithme qui simule la structure et le principe de fonctionnement du réseau neuronal du cerveau humain. Il réalise des fonctions telles que la reconnaissance de formes, la prédiction et la prise de décision grâce à la formation et à l'apprentissage. Il est largement utilisé dans des domaines tels que l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et l’analyse de données. Cet article expliquera comment écrire des algorithmes de réseau neuronal à l'aide de PHP et fournira des exemples de code.

1. Connaissances de base des réseaux de neurones

Avant de présenter comment écrire des algorithmes de réseaux de neurones, comprenons d'abord quelques connaissances de base des réseaux de neurones.

Composants de base du réseau neuronal :
Le réseau neuronal est constitué de neurones et de poids de connexion. Les neurones reçoivent des signaux d'entrée et transmettent ces signaux à la couche de neurones suivante ou à la couche de sortie via des poids de connexion.
Structure hiérarchique du réseau neuronal :
Le réseau neuronal se compose généralement d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. La couche d'entrée reçoit des données d'entrée externes, la couche cachée est utilisée pour traiter et transformer les données d'entrée, et la couche de sortie génère les résultats de prédiction.
Fonction d'activation :
La fonction d'activation est utilisée pour convertir l'entrée d'un neurone en une sortie. Les fonctions d'activation couramment utilisées incluent la fonction Sigmoïde, la fonction ReLU, etc.
Algorithme de rétropropagation :
L'algorithme de rétropropagation est le principal algorithme de formation des réseaux de neurones. Il optimise la capacité de prédiction du réseau en calculant l'erreur des neurones et en ajustant les poids de connexion.

2. Utilisez PHP pour écrire des algorithmes de réseaux neuronaux

Ensuite, nous commençons à utiliser PHP pour écrire des algorithmes de réseaux neuronaux.

Définir la classe de réseau neuronal
Tout d'abord, nous devons définir une classe de réseau neuronal, qui est utilisée pour créer des objets de réseau neuronal et définir la structure et les paramètres du réseau. Ce qui suit est un exemple de code d'une classe de réseau neuronal simple :

class NeuralNetwork {
    private $input_nodes;  // 输入节点数
    private $hidden_nodes; // 隐藏层节点数
    private $output_nodes; // 输出节点数
    private $learning_rate; // 学习率
    private $weights_ih; // 输入层到隐藏层的连接权重
    private $weights_ho; // 隐藏层到输出层的连接权重
    private $bias_h; // 隐藏层的偏置
    private $bias_o; // 输出层的偏置

    // 初始化神经网络类
    public function __construct($input_nodes, $hidden_nodes, $output_nodes, $learning_rate) {
        $this->input_nodes = $input_nodes;
        $this->hidden_nodes = $hidden_nodes;
        $this->output_nodes = $output_nodes;
        $this->learning_rate = $learning_rate;

        // 初始化连接权重和偏置
        $this->weights_ih = $this->initialize_weights($this->hidden_nodes, $this->input_nodes);
        $this->weights_ho = $this->initialize_weights($this->output_nodes, $this->hidden_nodes);
        $this->bias_h = $this->initialize_weights($this->hidden_nodes, 1);
        $this->bias_o = $this->initialize_weights($this->output_nodes, 1);
    }

    // 初始化连接权重和偏置
    private function initialize_weights($rows, $cols) {
        $weights = array();

        for ($i = 0; $i < $rows; $i++) {
            $row = array();
            for ($j = 0; $j < $cols; $j++) {
                $row[] = mt_rand() / mt_getrandmax() - 0.5; // 随机生成一个介于-0.5和0.5之间的数
            }
            $weights[] = $row;
        }

        return $weights;
    }

    // ...
}

Copier après la connexion

Dans le code ci-dessus, nous définissons une classe NeuralNetwork, qui contient le nombre de nœuds d'entrée, le nombre de nœuds de couche cachés, le nombre de nœuds de sortie et le taux d'apprentissage de le réseau neuronal et d’autres paramètres. De plus, nous avons également implémenté la méthode initialize_weights pour initialiser de manière aléatoire les poids et les biais de connexion.

Définir les méthodes de propagation avant et arrière du réseau neuronal
Ensuite, nous devons définir les méthodes de propagation avant et arrière du réseau neuronal. Voici un exemple de code pour la méthode de propagation directe :

// 神经网络的前向传播方法
public function feedforward($input_array) {
    // 将输入数组转换为矩阵
    $inputs = $this->array_to_matrix($input_array);

    // 计算隐藏层的输出
    $hidden_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ih, $inputs);
    $hidden_inputs = Matrix::add($hidden_inputs, $this->bias_h);
    $hidden_outputs = Matrix::map($hidden_inputs, 'sigmoid');

    // 计算输出层的输出
    $output_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ho, $hidden_outputs);
    $output_inputs = Matrix::add($output_inputs, $this->bias_o);
    $outputs = Matrix::map($output_inputs, 'sigmoid');

    return $outputs->toArray();
}

Copier après la connexion

Dans le code ci-dessus, nous utilisons une bibliothèque de calcul matriciel Matrix, qui fournit certaines méthodes de calcul matriciel couramment utilisées. Nous utilisons la méthode Matrix::dotProduct pour calculer le produit scalaire de deux matrices, la méthode Matrix::add pour calculer l'addition de deux matrices, et la méthode Matrix::map pour appliquer une fonction (ici en utilisant la fonction sigmoïde) à chaque élément de la matrice.

Voici un exemple de code de la méthode de rétropropagation :

// 神经网络的反向传播方法
public function backpropagation($input_array, $target_array) {
    // 将输入数组转换为矩阵
    $inputs = $this->array_to_matrix($input_array);
    $targets = $this->array_to_matrix($target_array);

    // 前向传播
    $hidden_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ih, $inputs);
    $hidden_inputs = Matrix::add($hidden_inputs, $this->bias_h);
    $hidden_outputs = Matrix::map($hidden_inputs, 'sigmoid');

    $output_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ho, $hidden_outputs);
    $output_inputs = Matrix::add($output_inputs, $this->bias_o);
    $outputs = Matrix::map($output_inputs, 'sigmoid');

    // 计算输出层的误差
    $output_errors = Matrix::subtract($targets, $outputs);

    // 计算隐藏层的误差
    $hidden_errors = Matrix::dotProduct(Matrix::transpose($this->weights_ho), $output_errors);

    // 更新隐藏层到输出层的连接权重和偏置
    $gradients_ho = Matrix::map($output_inputs, 'dsigmoid');
    $gradients_ho = Matrix::multiply($gradients_ho, $output_errors);
    $gradients_ho = Matrix::multiply($gradients_ho, $this->learning_rate);

    $weights_ho_deltas = Matrix::dotProduct($gradients_ho, Matrix::transpose($hidden_outputs));
    $this->weights_ho = Matrix::add($this->weights_ho, $weights_ho_deltas);
    $this->bias_o = Matrix::add($this->bias_o, $gradients_ho);

    // 更新输入层到隐藏层的连接权重和偏置
    $gradients_h = Matrix::map($hidden_inputs, 'dsigmoid');
    $gradients_h = Matrix::multiply($gradients_h, $hidden_errors);
    $gradients_h = Matrix::multiply($gradients_h, $this->learning_rate);

    $weights_ih_deltas = Matrix::dotProduct($gradients_h, Matrix::transpose($inputs));
    $this->weights_ih = Matrix::add($this->weights_ih, $weights_ih_deltas);
    $this->bias_h = Matrix::add($this->bias_h, $gradients_h);
}

Copier après la connexion

Dans le code ci-dessus, nous avons d'abord calculé l'erreur de la couche de sortie et de la couche cachée. Ensuite, le gradient a été calculé en fonction de l'erreur et de la dérivée de la fonction d'activation. Enfin, les poids et biais de connexion sont mis à jour.

Définir les méthodes de formation et de prédiction
Enfin, nous devons définir les méthodes de formation et de prédiction du réseau neuronal. Voici l'exemple de code pour les méthodes d'entraînement et de prédiction :

// 训练神经网络
public function train($input_array, $target_array) {
    // 前向传播和反向传播
    $this->feedforward($input_array);
    $this->backpropagation($input_array, $target_array);
}

// 预测神经网络的输出
public function predict($input_array) {
    return $this->feedforward($input_array);
}

Copier après la connexion

Dans le code ci-dessus, nous avons appelé respectivement les méthodes de propagation avant et de propagation arrière pour l'entraînement, et avons utilisé la méthode de propagation avant pour la prédiction.

3. Résumé

Cet article présente comment utiliser PHP pour écrire des algorithmes de réseau neuronal et fournit des exemples de code. Grâce à ces exemples de code, vous pourrez apprendre les connaissances de base et les méthodes de mise en œuvre des réseaux de neurones. J'espère que cet article vous aidera à écrire des algorithmes de réseau neuronal en utilisant PHP. Si vous avez des questions, vous pouvez les poser dans la zone de message et je ferai de mon mieux pour y répondre.

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!