Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk rangkaian saraf dan pembangunan rangkaian saraf dalam?

Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam telah menarik lebih banyak perhatian. Ia digunakan dalam bidang seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan terjemahan mesin. Jika anda ingin mempelajari cara menggunakan PHP untuk pembangunan rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam, maka artikel ini akan memperkenalkan anda kepada beberapa pengetahuan asas.

1. Pengenalan kepada Rangkaian Neural dan Rangkaian Neural Dalam

Rangkaian saraf ialah model grafik yang terdiri daripada nod dan tepi. Setiap nod mewakili neuron, dan setiap tepi mewakili sambungan antara neuron. Rangkaian saraf boleh digunakan untuk tugasan seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan.

Rangkaian saraf dalam ialah jenis rangkaian neural khas yang mempunyai berbilang lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi ini membolehkan rangkaian mempelajari ciri yang lebih kompleks dan boleh mengendalikan tugas yang lebih kompleks seperti klasifikasi imej, pengecaman pertuturan, dsb.

2. Pembangunan rangkaian saraf menggunakan PHP

PHP ialah bahasa pengaturcaraan sebelah pelayan yang popular yang boleh anda gunakan untuk pembangunan rangkaian saraf. Berikut ialah beberapa langkah asas:

• Pasang perpustakaan pembelajaran mesin PHP. Anda boleh menggunakan PHP-ML untuk membangunkan rangkaian saraf anda sendiri. Pustaka ini menyediakan banyak algoritma pembelajaran mesin dan pelaksanaan rangkaian saraf.
• Sediakan data. Sebelum melatih rangkaian saraf, anda perlu menyediakan data anda. Data hendaklah dibahagikan kepada set latihan dan ujian. Set latihan digunakan untuk melatih model, manakala set ujian digunakan untuk mengesahkan ketepatan model.
• Buat rangkaian saraf. Anda boleh menggunakan kelas rangkaian saraf dalam PHP-ML untuk mencipta rangkaian. Anda perlu menentukan bilangan neuron dalam setiap lapisan, kadar pembelajaran, fungsi pengaktifan, dsb.
• Latih rangkaian saraf. Gunakan set latihan untuk melatih rangkaian saraf. Anda perlu menentukan bilangan lelaran latihan dan toleransi ralat (latihan akan berhenti jika ralat kurang daripada toleransi).
• Uji rangkaian saraf. Gunakan set ujian untuk menilai ketepatan model. Anda boleh mengira metrik seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula dan banyak lagi. Jika ketepatan model tidak mencukupi, anda boleh menala semula seni bina dan parameter rangkaian saraf.
• Gunakan rangkaian saraf. Setelah model anda dilatih, anda boleh menggunakannya untuk masalah dunia sebenar. Ia boleh digunakan untuk tugasan seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan.

3. Pembangunan rangkaian saraf dalam menggunakan PHP

Rangkaian saraf dalam adalah lebih kompleks daripada rangkaian saraf biasa. Anda memerlukan lebih banyak lapisan dan neuron tersembunyi untuk menangani masalah yang lebih kompleks. Berikut ialah beberapa langkah asas:

• Sediakan data. Seperti rangkaian saraf, anda perlu menyediakan data anda dan membahagikannya kepada set latihan dan ujian.
• Buat rangkaian saraf dalam. Anda perlu menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin PHP untuk mencipta rangkaian saraf yang mendalam. Anda boleh memilih untuk menggunakan struktur rangkaian siap sedia atau membina sendiri.
• Latih rangkaian saraf dalam. Gunakan set latihan untuk melatih rangkaian saraf yang mendalam. Anda perlu menentukan bilangan neuron dalam setiap lapisan, kadar pembelajaran, bilangan lelaran, dsb.
• Uji rangkaian saraf dalam. Seperti rangkaian saraf, anda perlu menggunakan set ujian untuk menilai ketepatan model anda.
• Gunakan rangkaian saraf dalam. Setelah model anda dilatih, anda boleh menggunakannya untuk masalah dunia sebenar.

4. Ringkasan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan asas rangkaian neural dan rangkaian neural dalam, dan cara menggunakan PHP untuk rangkaian neural dan rangkaian neural dalam pembangunan. Dengan pengetahuan ini, anda boleh memulakan rangkaian neural anda sendiri dan projek rangkaian neural dalam.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk rangkaian saraf dan pembangunan rangkaian saraf dalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!