Visi Mesin dan Teknologi Pembelajaran Mendalam dalam PHP

Dengan perkembangan berterusan teknologi kecerdasan buatan, visi komputer dan teknologi pembelajaran mesin semakin digunakan. Antara teknologi ini, penglihatan mesin dan pembelajaran mendalam dianggap sebagai salah satu teknologi yang paling maju dan menjanjikan hari ini. PHP digunakan secara meluas dalam pembangunan web dan pemprosesan data, dan ia juga mempunyai banyak ruang untuk pembangunan. Oleh itu, artikel ini akan meneroka cara menggunakan visi mesin dan teknologi pembelajaran mendalam dalam PHP.

1. Apakah itu visi mesin dan pembelajaran mendalam?

Penglihatan mesin ialah teknologi yang menggunakan komputer untuk memproses, menganalisis dan memahami imej dan video. Menggunakan penglihatan mesin boleh membolehkan komputer melihat dan memahami dunia seperti manusia, dengan itu membolehkan membuat keputusan autonomi, kawalan automatik dan fungsi lain.

Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggabungkan prinsip sains komputer dan neurobiologi. Model pembelajaran mendalam terdiri daripada berbilang lapisan rangkaian saraf Selepas latihan perambatan belakang dan pengoptimuman berbilang, ia boleh mencapai matlamat pengecaman dan analisis corak melalui sejumlah besar data.

2. Teknologi penglihatan mesin dalam PHP

Bahasa PHP mempunyai ciri pembangunan web yang baik dan kemudahan penggunaan, dan boleh digunakan dengan mudah untuk memproses gambar dan video serta melakukan analisis imej dan Mengenal pasti. Berikut ialah teknologi penglihatan mesin yang biasa digunakan dan alatan berkaitan dalam PHP:

1. Perpustakaan GD dan ImageMagick

Perpustakaan GD ialah perpustakaan pemprosesan imej terbina dalam PHP yang menyediakan pemprosesan imej Fungsi untuk pemprosesan dan penjanaan. ImageMagick serupa ialah perisian pemprosesan imej sumber terbuka percuma yang juga boleh digunakan untuk pemprosesan imej dalam PHP.

Kedua-dua perpustakaan ini boleh melaksanakan fungsi pemprosesan imej asas, seperti penskalaan imej, putaran, pemangkasan, penukaran ruang warna, dsb. Tetapi mereka tidak menyokong operasi penglihatan mesin lanjutan, seperti pengecaman muka, pengesanan sasaran, dsb.

2. OpenCV

OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer merentas platform yang menyediakan antara muka untuk berbilang bahasa pengaturcaraan seperti C++, Python dan Java. Ia sangat berkuasa dan boleh melakukan pengesanan objek, pengesanan, pengecaman imej dan operasi lain. Dalam PHP, fungsinya boleh dipanggil menggunakan sambungan PHP OpenCV.

3. TensorFlow

TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mendalam yang dibangunkan oleh Google yang boleh digunakan untuk membina dan melatih model rangkaian saraf dalam. TensorFlow menyokong pelbagai bahasa pengaturcaraan, termasuk Python, C++, Java, dsb., dan juga mempunyai sokongan sambungan pihak ketiga untuk PHP.

Menggunakan TensorFlow, anda boleh melaksanakan beberapa operasi penglihatan mesin lanjutan, seperti pengelasan imej, pengesanan objek, dsb. Walau bagaimanapun, kerana cara PHP memanggil TensorFlow agak rumit, ia memerlukan penggunaan sambungan kepada pustaka sistem panggilan PHP dan persekitaran TensorFlow perlu dikonfigurasikan, jadi mudah untuk menyebabkan masalah penggunaan dan isu lain.

3. Teknologi pembelajaran mendalam dalam PHP

Berbanding dengan penglihatan mesin, aplikasi pembelajaran mendalam dalam PHP adalah agak terhad. Pada masa ini, bahasa PHP tidak mempunyai perpustakaan pembelajaran mendalam terbina dalam dan tiada sambungan yang menyokong pembelajaran mendalam secara langsung. Oleh itu, menggunakan pembelajaran mendalam dalam PHP memerlukan bantuan beberapa alat pihak ketiga.

Berikut ialah beberapa alatan pembelajaran mendalam yang biasa digunakan dalam PHP dan penerangan ringkas tentang kegunaannya:

1. Kafe

Kafe ialah alat yang dibangunkan oleh UC Berkeley Rangka kerja pembelajaran mendalam menyokong pelbagai struktur dan algoritma rangkaian, termasuk CNN, RNN, LSTM, dsb.

Sambungan PHP Caffe boleh digunakan untuk menjalankan model terlatih untuk klasifikasi imej, pengesanan sasaran dan operasi lain, tetapi menggunakan Caffe memerlukan pengetahuan dan pengalaman pembelajaran mendalam tertentu.

2. PHP-ML

PHP-ML ialah perpustakaan pembelajaran mesin PHP yang boleh digunakan untuk analisis data, pengelompokan, pengelasan, dsb. Walaupun ia bukan rangka kerja pembelajaran mendalam yang formal, ia boleh digunakan untuk membina dan melatih beberapa model rangkaian saraf cetek.

3. Theano

Theano ialah perpustakaan pembelajaran mendalam yang dibangunkan oleh Universiti Montreal yang boleh digunakan untuk membina pelbagai jenis model rangkaian saraf dalam. Theano boleh menyusun model kepada kod C pada CPU atau GPU, dan ia boleh digunakan dengan memanggil antara muka bahasa C dalam PHP.

Theano adalah istimewa berbanding rangka kerja pembelajaran mendalam yang lain Struktur kod dan sintaksnya adalah unik dan memerlukan kos pembelajaran tertentu.

4. Kesimpulan dan Tinjauan

Ringkasnya, walaupun prestasi dan mekanisme pengembangan bahasa PHP tidak sesuai untuk keperluan penglihatan mesin dan pembelajaran mendalam, melalui beberapa alat sumber terbuka dan ketiga. pihak Sambungan untuk menggunakan beberapa penglihatan mesin asas dan teknik pembelajaran mendalam dalam PHP.

Pada masa hadapan, dengan pembangunan bahasa PHP dan peningkatan prestasi perkakasan, saya percaya akan ada lebih banyak alat dan sambungan untuk menyokong penglihatan mesin dan pembelajaran mendalam dalam PHP. Di samping itu, dengan pembangunan Internet Perkara, rumah pintar dan bidang lain, prospek aplikasi visi mesin dan pembelajaran mendalam adalah sangat luas, yang akan membawa lebih banyak peluang dan cabaran kepada bahasa PHP.

Atas ialah kandungan terperinci Visi Mesin dan Teknologi Pembelajaran Mendalam dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!