PHPにおける人工ニューラルネットワークアルゴリズムの詳細な説明

PHP による人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムの詳細な説明

はじめに:
人工ニューラル ネットワークは、人間の脳ニューロンの接続をシミュレートする数学的モデルであり、機械学習とデータの分野で広く使用されています。採掘。この記事では、PHP の人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを詳細に紹介し、読者の理解を助けるコード例を示します。

1. 人工ニューラル ネットワークとは何ですか?
人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、ニューロンとニューロン間の接続で構成されます。各ニューロンは一連の入力信号を受け取り、これらの信号を重み付けして重み付けして合計し、非線形活性化関数で処理して、最終的に出力信号を生成します。

2. PHP の人工ニューラル ネットワーク アルゴリズム
PHP には、Encog、PHPSOM、Neural Network PHP など、人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムの実装に使用できるオープン ソース ライブラリが多数あります。以下では、Encog ライブラリを例として説明します。

1. 環境構成
   まず、PHP 環境に Encog ライブラリをインストールする必要があります。 Composer を通じてインストールできます。次のコードをcomposer.json ファイルに追加します:

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

次に、次のコマンドを実行してインストールします:

composer install

2. ニューラル ネットワーク モデルの作成
   次に、次のコードを通じて単純なニューラル ネットワーク モデルを作成します。

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();

上記のコードは、2 つの入力層ニューロン、4 つの隠れ層ニューロン、および 1 つの出力ニューラル ネットワーク モデルを含むモデルを作成します。層ニューロン。

3. トレーニングとテスト
   
次に、トレーニング データとテスト データを準備し、Encog ライブラリを通じてトレーニングとテストを行う必要があります。

$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) . "
";

上記のコードは、data.csv という名前のトレーニング データ セットを読み取り、ResilientPropagation アルゴリズムを使用してニューラル ネットワークをトレーニングします。次に、指定された入力から出力を取得します。

概要:

この記事では、PHP の人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを詳細に紹介し、Encog ライブラリのコード例を示します。学習と実践を通じて、読者は人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを使用して、PHP の機械学習とデータ マイニングの問題を解決できるようになります。同時に、読者は他のオープンソース ライブラリを試して、さまざまなニーズを満たす人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実装することもできます。 ###

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