Penjelasan terperinci algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP

Penjelasan terperinci algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP

Pengenalan:
Rangkaian saraf tiruan ialah model matematik yang menyerupai sambungan neuron otak manusia dan digunakan secara meluas dalam bidang pembelajaran mesin dan perlombongan data. Artikel ini akan memperkenalkan algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP secara terperinci dan menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dengan lebih baik.

1. Apakah itu rangkaian saraf tiruan?
Rangkaian Neural Buatan (ANN) terdiri daripada neuron dan perkaitan antaranya. Setiap neuron menerima satu set isyarat input, pemberat dan menjumlahkan isyarat ini melalui pemberat, memprosesnya dengan fungsi pengaktifan tak linear, dan akhirnya menghasilkan isyarat keluaran.

2. Algoritma Rangkaian Neural Buatan dalam PHP
Dalam PHP, terdapat banyak perpustakaan sumber terbuka yang boleh digunakan untuk melaksanakan algoritma rangkaian saraf tiruan, seperti Encog, PHPSOM dan PHP Rangkaian Neural. Berikut menggunakan perpustakaan Encog sebagai contoh untuk menerangkan.

1. Konfigurasi persekitaran
   Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Encog dalam persekitaran PHP. Ia boleh dipasang melalui Komposer, tambah kod berikut pada fail composer.json:

{
  "require": {
    "encog/encog": "3.4.0"
  }
}

Kemudian jalankan arahan berikut untuk memasang:

composer install

2. Cipta model rangkaian neural
   Seterusnya, kami mencipta rangkaian neural ringkas melalui Model kod berikut:

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();

Kod di atas mencipta model rangkaian saraf dengan 2 neuron lapisan input, 4 neuron lapisan tersembunyi dan 1 neuron lapisan output.

3. Latihan dan Ujian
   Seterusnya, kita perlu menyediakan data latihan dan data ujian, serta melatih dan menguji melalui perpustakaan Encog.

$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) . "
";

Kod di atas membaca set data latihan bernama data.csv dan menggunakan algoritma ResilientPropagation untuk melatih rangkaian saraf. Kemudian, kita mendapat output daripada input yang diberikan.

Ringkasan:
Artikel ini memperincikan algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP dan menyediakan contoh kod untuk perpustakaan Encog. Melalui pembelajaran dan amalan, pembaca boleh menggunakan algoritma rangkaian saraf tiruan untuk menyelesaikan pembelajaran mesin dan masalah perlombongan data dalam PHP. Pada masa yang sama, pembaca juga boleh mencuba perpustakaan sumber terbuka lain untuk melaksanakan algoritma rangkaian saraf tiruan untuk memenuhi keperluan yang berbeza.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!