So schreiben Sie neuronale Netzwerkalgorithmen mit PHP

So verwenden Sie PHP zum Schreiben von neuronalen Netzwerkalgorithmen

Neuronales Netzwerk ist ein Algorithmus, der die Struktur und das Funktionsprinzip des neuronalen Netzwerks des menschlichen Gehirns simuliert. Es erreicht Funktionen wie Mustererkennung, Vorhersage und Entscheidungsfindung durch Training und Lernen. Es wird häufig in Bereichen wie maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Datenanalyse eingesetzt. In diesem Artikel wird das Schreiben neuronaler Netzwerkalgorithmen mit PHP vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt.

1. Grundkenntnisse über neuronale Netze

Bevor wir das Schreiben von Algorithmen für neuronale Netze vorstellen, wollen wir zunächst einige Grundkenntnisse über neuronale Netze verstehen.

1. Grundkomponenten des neuronalen Netzwerks:
   Neuronales Netzwerk besteht aus Neuronen und Verbindungsgewichten. Neuronen empfangen Eingabesignale und leiten diese Signale über Verbindungsgewichte an die nächste Neuronenschicht oder Ausgabeschicht weiter.
2. Hierarchische Struktur des neuronalen Netzwerks:
   Neuronale Netzwerke bestehen normalerweise aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht empfängt externe Eingabedaten, die verborgene Schicht dient zur Verarbeitung und Transformation der Eingabedaten und die Ausgabeschicht gibt Vorhersageergebnisse aus.
3. Aktivierungsfunktion:
   Die Aktivierungsfunktion wird verwendet, um die Eingabe eines Neurons in eine Ausgabe umzuwandeln. Zu den häufig verwendeten Aktivierungsfunktionen gehören die Sigmoid-Funktion, die ReLU-Funktion usw.
4. Backpropagation-Algorithmus:
   Der Backpropagation-Algorithmus ist der Hauptalgorithmus zum Training neuronaler Netze. Er optimiert die Vorhersagefähigkeit des Netzwerks, indem er den Fehler von Neuronen berechnet und die Verbindungsgewichte anpasst.

2. Verwenden Sie PHP, um Algorithmen für neuronale Netzwerke zu schreiben.

Als nächstes beginnen wir, PHP zum Schreiben von Algorithmen für neuronale Netzwerke zu verwenden.

1. Neuronale Netzwerkklasse definieren
   Zuerst müssen wir eine neuronale Netzwerkklasse definieren, die zum Erstellen neuronaler Netzwerkobjekte und zum Definieren der Struktur und Parameter des Netzwerks verwendet wird. Das Folgende ist ein Beispielcode einer einfachen neuronalen Netzwerkklasse:

class NeuralNetwork {
    private $input_nodes;  // 输入节点数
    private $hidden_nodes; // 隐藏层节点数
    private $output_nodes; // 输出节点数
    private $learning_rate; // 学习率
    private $weights_ih; // 输入层到隐藏层的连接权重
    private $weights_ho; // 隐藏层到输出层的连接权重
    private $bias_h; // 隐藏层的偏置
    private $bias_o; // 输出层的偏置

    // 初始化神经网络类
    public function __construct($input_nodes, $hidden_nodes, $output_nodes, $learning_rate) {
        $this->input_nodes = $input_nodes;
        $this->hidden_nodes = $hidden_nodes;
        $this->output_nodes = $output_nodes;
        $this->learning_rate = $learning_rate;

        // 初始化连接权重和偏置
        $this->weights_ih = $this->initialize_weights($this->hidden_nodes, $this->input_nodes);
        $this->weights_ho = $this->initialize_weights($this->output_nodes, $this->hidden_nodes);
        $this->bias_h = $this->initialize_weights($this->hidden_nodes, 1);
        $this->bias_o = $this->initialize_weights($this->output_nodes, 1);
    }

    // 初始化连接权重和偏置
    private function initialize_weights($rows, $cols) {
        $weights = array();

        for ($i = 0; $i < $rows; $i++) {
            $row = array();
            for ($j = 0; $j < $cols; $j++) {
                $row[] = mt_rand() / mt_getrandmax() - 0.5; // 随机生成一个介于-0.5和0.5之间的数
            }
            $weights[] = $row;
        }

        return $weights;
    }

    // ...
}

Im obigen Code definieren wir eine NeuralNetwork-Klasse, die die Anzahl der Eingabeknoten, die Anzahl der Knoten der verborgenen Schicht, die Anzahl der Ausgabeknoten und die Lernrate von enthält das neuronale Netzwerk und andere Parameter. Darüber hinaus haben wir auch die Methode initialize_weights implementiert, um Verbindungsgewichte und -verzerrungen zufällig zu initialisieren.

2. Definieren Sie die Vorwärtsausbreitungs- und Rückwärtsausbreitungsmethoden des neuronalen Netzwerks.
   Als nächstes müssen wir die Vorwärtsausbreitungs- und Rückwärtsausbreitungsmethoden des neuronalen Netzwerks definieren. Das Folgende ist ein Beispielcode für die Vorwärtsausbreitungsmethode:

// 神经网络的前向传播方法
public function feedforward($input_array) {
    // 将输入数组转换为矩阵
    $inputs = $this->array_to_matrix($input_array);

    // 计算隐藏层的输出
    $hidden_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ih, $inputs);
    $hidden_inputs = Matrix::add($hidden_inputs, $this->bias_h);
    $hidden_outputs = Matrix::map($hidden_inputs, 'sigmoid');

    // 计算输出层的输出
    $output_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ho, $hidden_outputs);
    $output_inputs = Matrix::add($output_inputs, $this->bias_o);
    $outputs = Matrix::map($output_inputs, 'sigmoid');

    return $outputs->toArray();
}

Im obigen Code verwenden wir eine Matrixberechnungsbibliothek Matrix, die einige häufig verwendete Matrixberechnungsmethoden bereitstellt. Wir verwenden die Methode Matrix::dotProduct, um das Skalarprodukt zweier Matrizen zu berechnen, die Methode Matrix::add, um die Addition zweier Matrizen zu berechnen, und die Methode Matrix::map, um eine Funktion (hier mit der Sigmoidfunktion) anzuwenden jedes Element in der Matrix.

Das Folgende ist der Beispielcode der Backpropagation-Methode:

// 神经网络的反向传播方法
public function backpropagation($input_array, $target_array) {
    // 将输入数组转换为矩阵
    $inputs = $this->array_to_matrix($input_array);
    $targets = $this->array_to_matrix($target_array);

    // 前向传播
    $hidden_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ih, $inputs);
    $hidden_inputs = Matrix::add($hidden_inputs, $this->bias_h);
    $hidden_outputs = Matrix::map($hidden_inputs, 'sigmoid');

    $output_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ho, $hidden_outputs);
    $output_inputs = Matrix::add($output_inputs, $this->bias_o);
    $outputs = Matrix::map($output_inputs, 'sigmoid');

    // 计算输出层的误差
    $output_errors = Matrix::subtract($targets, $outputs);

    // 计算隐藏层的误差
    $hidden_errors = Matrix::dotProduct(Matrix::transpose($this->weights_ho), $output_errors);

    // 更新隐藏层到输出层的连接权重和偏置
    $gradients_ho = Matrix::map($output_inputs, 'dsigmoid');
    $gradients_ho = Matrix::multiply($gradients_ho, $output_errors);
    $gradients_ho = Matrix::multiply($gradients_ho, $this->learning_rate);

    $weights_ho_deltas = Matrix::dotProduct($gradients_ho, Matrix::transpose($hidden_outputs));
    $this->weights_ho = Matrix::add($this->weights_ho, $weights_ho_deltas);
    $this->bias_o = Matrix::add($this->bias_o, $gradients_ho);

    // 更新输入层到隐藏层的连接权重和偏置
    $gradients_h = Matrix::map($hidden_inputs, 'dsigmoid');
    $gradients_h = Matrix::multiply($gradients_h, $hidden_errors);
    $gradients_h = Matrix::multiply($gradients_h, $this->learning_rate);

    $weights_ih_deltas = Matrix::dotProduct($gradients_h, Matrix::transpose($inputs));
    $this->weights_ih = Matrix::add($this->weights_ih, $weights_ih_deltas);
    $this->bias_h = Matrix::add($this->bias_h, $gradients_h);
}

Im obigen Code haben wir zuerst den Fehler der Ausgabeschicht und der verborgenen Schicht berechnet. Anschließend wurde der Gradient basierend auf dem Fehler und der Ableitung der Aktivierungsfunktion berechnet. Abschließend werden die Verbindungsgewichte und Bias aktualisiert.

3. Trainings- und Vorhersagemethoden definieren
   Abschließend müssen wir Methoden zum Training und zur Vorhersage des neuronalen Netzwerks definieren. Das Folgende ist der Beispielcode für die Trainings- und Vorhersagemethoden:

// 训练神经网络
public function train($input_array, $target_array) {
    // 前向传播和反向传播
    $this->feedforward($input_array);
    $this->backpropagation($input_array, $target_array);
}

// 预测神经网络的输出
public function predict($input_array) {
    return $this->feedforward($input_array);
}

Im obigen Code haben wir die Vorwärtsausbreitungs- und Rückwärtsausbreitungsmethoden für das Training aufgerufen und die Vorwärtsausbreitungsmethode für die Vorhersage verwendet.

3. Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt die Verwendung von PHP zum Schreiben neuronaler Netzwerkalgorithmen vor und bietet Codebeispiele. Anhand dieser Codebeispiele können Sie die Grundkenntnisse und Implementierungsmethoden neuronaler Netze erlernen. Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen beim Schreiben neuronaler Netzwerkalgorithmen mit PHP. Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese im Nachrichtenbereich stellen. Ich werde mein Bestes geben, diese zu beantworten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo schreiben Sie neuronale Netzwerkalgorithmen mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!