Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk rangkaian saraf dan pelaksanaan model rangkaian saraf dalam?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam telah menjadi teknologi arus perdana dalam kecerdasan buatan dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, terjemahan mesin, sistem pengesyoran dan bidang lain. Sebagai bahasa pengaturcaraan sisi pelayan arus perdana, PHP juga boleh digunakan untuk pelaksanaan rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan rangkaian neural dan model rangkaian neural dalam.

1. Rangkaian Neural

Rangkaian saraf ialah model pengkomputeran yang meniru sistem saraf biologi dan terdiri daripada berbilang neuron yang saling berkaitan. Model rangkaian saraf terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output Lapisan input menerima data, lapisan output menjana hasil ramalan, dan lapisan tersembunyi ialah lapisan perantaraan yang dihasilkan dengan memproses data berbilang kali.

Anda boleh menggunakan kelas untuk mentakrifkan model rangkaian saraf dalam PHP Berikut ialah contoh mudah:

class NeuralNetwork {
    public $inputLayer = array();
    public $hiddenLayer = array();
    public $outputLayer = array();
    
    function __construct($input, $hidden, $output) {
        // 初始化神经网络参数
    }
    
    function train($inputData, $outputData, $learningRate, $epochs) {
        // 训练神经网络模型
    }
    
    function predict($inputData) {
        // 预测结果
    }
}

Kod contoh di atas mentakrifkan kelas bernama NeuralNetwork, yang mengandungi lapisan input, Terdapat. tiga pembolehubah ahli lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran, dan tiga kaedah pembina, fungsi latihan dan fungsi ramalan. Setiap parameter rangkaian saraf dimulakan dalam pembina, manakala fungsi latihan digunakan untuk melatih model rangkaian saraf, dan fungsi ramalan digunakan untuk melaksanakan proses ramalan.

2. Rangkaian saraf dalam

Rangkaian saraf dalam ialah model rangkaian saraf yang mengandungi berbilang lapisan tersembunyi yang boleh menangani masalah yang lebih kompleks. Model rangkaian saraf dalam juga boleh dilaksanakan dalam PHP dengan cara yang sama.

Berikut ialah contoh mudah:

class DeepNeuralNetwork {
    public $inputLayer = array();
    public $hiddenLayers = array();
    public $outputLayer = array();

    function __construct($input, $hiddenLayers, $output) {
        // 初始化神经网络参数
    }

    function train($inputData, $outputData, $learningRate, $epochs) {
        // 训练神经网络模型
    }

    function predict($inputData) {
        // 预测结果
    }
}

Kod contoh di atas mentakrifkan kelas bernama DeepNeuralNetwork, yang mengandungi tiga pembolehubah ahli: lapisan input, berbilang lapisan tersembunyi dan lapisan output , serta pembina , fungsi latihan dan fungsi ramalan yang serupa dengan rangkaian saraf. Perbezaannya ialah terdapat lebih daripada satu lapisan tersembunyi, dan berbilang lapisan tersembunyi boleh ditetapkan mengikut keperluan masalah tertentu.

3. Rangka kerja pembelajaran mendalam

Untuk melaksanakan rangkaian saraf dan model rangkaian saraf dalam dengan lebih mudah, PHP juga menyediakan beberapa rangka kerja pembelajaran mendalam, seperti PHP-ML dan Rangka Kerja DeepLearningPHP menyediakan set alat dan perpustakaan fungsi yang kaya untuk digunakan oleh pembangun.

Berikut ialah contoh kod menggunakan rangka kerja PHP-ML untuk melaksanakan model rangkaian saraf mudah:

use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionPReLU;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionSigmoid;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkNetworkMultilayerPerceptron;

// 初始化神经网络参数
$inputLayer = new Layer(2, new Sigmoid());
$hiddenLayer = new Layer(5, new PReLU());
$outputLayer = new Layer(1, new Sigmoid());

// 创建神经网络模型
$mlp = new MultilayerPerceptron([$inputLayer, $hiddenLayer, $outputLayer]);

// 训练神经网络模型
$mlp->train(
    [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]],
    [0, 1, 1, 0],
    100000,
    0.1
);

// 预测结果
echo '0 xor 0 => ', $mlp->predict([0, 0]), "
";
echo '0 xor 1 => ', $mlp->predict([0, 1]), "
";
echo '1 xor 0 => ', $mlp->predict([1, 0]), "
";
echo '1 xor 1 => ', $mlp->predict([1, 1]), "
";

Kod di atas menggunakan alat rangkaian saraf yang disediakan oleh rangka kerja PHP-ML untuk melaksanakan masalah XOR yang mudah, di mana model rangkaian saraf yang mengandungi lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran dibina, dan kemudian data latihan digunakan untuk melatih model dan membuat ramalan.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan model rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam, termasuk melalui kelas dan rangka kerja pembelajaran mendalam. Rangka kerja pembelajaran mendalam yang dinyatakan juga Ia menyediakan lebih API yang mudah dan kaedah pengiraan yang lebih cekap, dan anda boleh memilih kaedah pelaksanaan yang berbeza mengikut keperluan projek sebenar.

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