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.
{ "require": { "encog/encog": "3.4.0" } }
그런 다음 다음 명령을 실행하여 설치합니다.
composer install
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();
위 코드는 입력 계층 뉴런 2개, 은닉 계층 뉴런 4개, 출력 계층 뉴런 1개로 구성된 신경망 모델을 생성합니다.
$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) . " ";
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!