Bagaimana untuk melaksanakan pembelajaran pengukuhan mendalam dan terjemahan bahasa semula jadi dalam PHP?

Dalam pembangunan teknologi moden, pembelajaran peneguhan mendalam dan terjemahan bahasa semula jadi adalah dua bidang aplikasi yang paling mewakili. PHP, sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah dan mudah dipelajari, juga boleh mengambil bahagian dalam kedua-dua bidang ini, memberikan lebih banyak kemungkinan untuk aplikasi meluas teknologi AI.

1. Pembelajaran pengukuhan mendalam

Pembelajaran peneguhan mendalam ialah hala tuju penyelidikan yang popular dalam bidang kecerdasan buatan dan telah digunakan secara meluas dalam banyak bidang termasuk permainan, pemanduan autonomi, kawalan robot, dsb. Idea teras adalah untuk melatih rangkaian saraf yang mendalam melalui input dan output sasaran yang diberikan, supaya ia boleh belajar dan membuat keputusan secara autonomi dalam persekitaran. Dalam proses ini, sistem mengoptimumkan strateginya sendiri melalui percubaan dan maklum balas berterusan, dengan itu mencapai keputusan tindakan yang lebih baik.

Dalam PHP, pembelajaran pengukuhan mendalam boleh dicapai dengan menggunakan beberapa rangka kerja sumber terbuka, seperti Keras, TensorFlow, dsb. Rangka kerja ini menyediakan pelbagai API dan alatan yang boleh membantu pembangun PHP membina dan melatih rangkaian saraf dalam dengan cepat serta melaksanakan algoritma pembelajaran pengukuhan dalam senario aplikasi yang berbeza, seperti Q-Learning, DQN, PG, dsb.

Sebagai contoh, tugas pembelajaran pengukuhan mudah boleh dilaksanakan dengan menggunakan perpustakaan Keras, seperti permainan Cartpole, yang merupakan tugas kawalan biasa yang memerlukan mengekalkan keseimbangan melalui daya kutub operasi. Dalam tugasan ini, model rangkaian saraf dalam boleh dilatih untuk mengawal ayunan tiang secara autonomi untuk mengekalkan tahapnya dengan menentukan ruang keadaan, ruang tindakan dan fungsi ganjaran yang sepadan. Kod tersebut adalah seperti berikut:

<?php 
use KerasLayersDense;
use KerasLayersActivation;
use KerasLayersConv2D;
use KerasLayersFlatten;
use KerasLayersInput;
use KerasLayersReshape;
use KerasLayersEmbedding;
use KerasLayersLSTM;
use KerasOptimizerAdam;
use KerasModelsModel;
use KerasUtilsPlot;

// Define the model
$input = new Input([4]);
$x = new Dense(16);
$y = new Activation('relu');
$x = $x->apply($input);
$x = $y->apply($x);
$x = new Dense(2);
$output = new Activation('softmax')->apply($x);
$model = new Model([$input], [$output]);

// Train the model
$opt = new Adam();
$model->compile(['optimizer' => $opt, 'loss' => 'categorical_crossentropy']);
$model->fit($x_train, $y_train, ['batch_size' => 32, 'epochs' => 100]);

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, kelebihan PHP dalam aplikasi pembelajaran pengukuhan mendalam terletak pada kemudahan pembelajaran dan penggunaannya, serta rangka kerja sumber terbuka yang kaya dan sumber perpustakaan. Pada masa yang sama, PHP juga mempunyai pelbagai senario aplikasi, seperti e-dagang, kewangan, perubatan dan bidang lain, yang turut menyediakan ruang pembangunan yang lebih luas untuk aplikasi PHP dalam pembelajaran pengukuhan mendalam.

2. Terjemahan bahasa semula jadi

Terjemahan bahasa semula jadi ialah satu lagi bidang aplikasi kecerdasan buatan yang penting ialah untuk menterjemah teks, suara dan maklumat lain antara bahasa yang berbeza untuk memenuhi keperluan Keperluan untuk komunikasi dan kerjasama merentas bahasa. Dalam senario aplikasi ini, sistem terjemahan mesin perlu mengatasi banyak cabaran teknikal, seperti pemahaman semantik teks, analisis peraturan bahasa, pengecaman pertuturan, dsb., untuk mencapai hasil terjemahan yang cekap dan tepat.

Dalam PHP, jika anda ingin mencapai terjemahan bahasa semula jadi, anda juga perlu menggunakan beberapa perpustakaan dan API pemprosesan bahasa asli (NLP) sumber terbuka, seperti Terjemahan Google, Penterjemah Microsoft, Terjemahan Baidu, dsb. API ini menyediakan antara muka dan kod sampel yang ringkas dan mudah digunakan, membolehkan pembangun PHP bermula dengan cepat dan melaksanakan terjemahan berbilang bahasa.

Ambil API Terjemahan Google sebagai contoh Berikut ialah contoh kod:

<?php
$url = 'https://www.googleapis.com/language/translate/v2?key=YOUR_API_KEY';
$data = array('q' => 'Hello World!', 'target' => 'ja');
$options = array(
  'http' => array(
      'header'  => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded",
      'method'  => 'POST',
      'content' => http_build_query($data),
  ),
);
$context  = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);
echo $result;

Sebelum menggunakan API Terjemahan Google, pengguna perlu memohon Kunci API terlebih dahulu, kemudian memanggil API dalam program. , dan tetapkan keperluan untuk teks terjemahan dan bahasa sasaran untuk mendapatkan hasil terjemahan.

Perlu diambil perhatian bahawa terjemahan bahasa semula jadi adalah tugas yang sangat kompleks, dan bahasa, medan, konteks, dsb. yang berbeza akan memberi kesan kepada kesan terjemahan. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih API dan model yang berbeza secara fleksibel mengikut senario dan keperluan yang berbeza, serta menala dan mengoptimumkannya untuk mendapatkan hasil terjemahan yang lebih tepat dan boleh dipercayai.

Ringkasan:

Pembelajaran pengukuhan mendalam dan terjemahan bahasa semula jadi ialah dua medan aplikasi kecerdasan buatan yang paling mewakili, dan mereka juga mempunyai ruang untuk aplikasi dan pembangunan mereka dalam PHP. Pembangun PHP boleh menggunakan rangka kerja dan perpustakaan sumber terbuka untuk meneroka dan berlatih dalam bidang ini, dan memberikan sumbangan yang lebih besar kepada pempopularan dan pembangunan teknologi AI selanjutnya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pembelajaran pengukuhan mendalam dan terjemahan bahasa semula jadi dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!