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PHP의 인공 신경망 알고리즘에 대한 자세한 설명

Jul 07, 2023 am 09:18 AM
php 인공 신경망 알고리즘

PHP의 인공 신경망 알고리즘에 대한 자세한 설명

소개:
인공 신경망은 인간 뇌 뉴런의 연결을 시뮬레이션하는 수학적 모델로 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 사용됩니다. 본 글에서는 PHP의 인공신경망 알고리즘을 자세히 소개하고, 독자의 이해를 돕기 위해 코드 예제를 제공합니다.

1. 인공신경망이란?
인공 신경망(ANN)은 뉴런과 뉴런 사이의 연결로 구성됩니다. 각 뉴런은 일련의 입력 신호를 수신하고, 가중치를 통해 이러한 신호에 가중치를 부여하고 합산하고, 이를 비선형 활성화 함수로 처리한 후 최종적으로 출력 신호를 생성합니다.

2. PHP의 인공 신경망 알고리즘
PHP에는 Encog, PHPSOM, Neural Network PHP 등 인공 신경망 알고리즘을 구현하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 라이브러리가 많이 있습니다. 다음은 Encog 라이브러리를 예로 들어 설명합니다.

  1. 환경 구성
    먼저 PHP 환경에 Encog 라이브러리를 설치해야 합니다. Composer를 통해 설치할 수 있으며, 작곡가.json 파일에 다음 코드를 추가합니다.
{
  "require": {
    "encog/encog": "3.4.0"
  }
}
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그런 다음 다음 명령을 실행하여 설치합니다.

composer install
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  1. 신경망 모델 만들기
    다음으로 다음을 통해 간단한 신경망을 만듭니다. 다음 코드 모델:
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();
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위 코드는 입력 계층 뉴런 2개, 은닉 계층 뉴런 4개, 출력 계층 뉴런 1개로 구성된 신경망 모델을 생성합니다.

  1. Training and Testing
    다음으로 훈련 데이터와 테스트 데이터를 준비하고 Encog 라이브러리를 통해 훈련하고 테스트해야 합니다.
$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) . "
";
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위 코드는 data.csv라는 훈련 데이터 세트를 읽고 ResilientPropagation 알고리즘을 사용하여 신경망을 훈련시킵니다. 그런 다음 주어진 입력에서 출력을 얻습니다.

요약:
이 문서에서는 PHP의 인공 신경망 알고리즘에 대해 자세히 설명하고 Encog 라이브러리에 대한 코드 예제를 제공합니다. 학습과 실습을 통해 독자는 인공 신경망 알고리즘을 사용하여 PHP의 기계 학습 및 데이터 마이닝 문제를 해결할 수 있습니다. 동시에 독자는 다른 오픈 소스 라이브러리를 사용해 다양한 요구 사항을 충족하는 인공 신경망 알고리즘을 구현할 수도 있습니다.

위 내용은 PHP의 인공 신경망 알고리즘에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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