Comment utiliser PHP pour la mise en œuvre de modèles de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux profonds ?

Ces dernières années, les réseaux de neurones et les réseaux de neurones profonds sont devenus des technologies courantes dans l'intelligence artificielle et sont largement utilisés dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la traduction automatique, les systèmes de recommandation et d'autres domaines. En tant que langage de programmation côté serveur grand public, PHP peut également être appliqué à la mise en œuvre de réseaux de neurones et de réseaux de neurones profonds. Cet article expliquera comment utiliser PHP pour implémenter des modèles de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux profonds.

1. Réseau neuronal

Le réseau neuronal est un modèle informatique qui imite le système nerveux biologique et se compose de plusieurs neurones interconnectés. Le modèle de réseau neuronal se compose d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. La couche d'entrée reçoit les données, la couche de sortie génère des résultats de prédiction et la couche cachée est une couche intermédiaire générée en traitant les données plusieurs fois.

Vous pouvez utiliser des classes pour définir des modèles de réseau neuronal en PHP. Voici un exemple simple :

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
    }
}

L'exemple de code ci-dessus définit une classe nommée NeuralNetwork, qui contient trois membres : la couche d'entrée, la couche cachée et les variables de la couche de sortie, et trois méthodes : constructeur, fonction d'entraînement et fonction de prédiction. Chaque paramètre du réseau neuronal est initialisé dans le constructeur, tandis que la fonction d'entraînement est utilisée pour entraîner le modèle de réseau neuronal et la fonction de prédiction est utilisée pour mettre en œuvre le processus de prédiction.

2. Réseau neuronal profond

Le réseau neuronal profond est un modèle de réseau neuronal contenant plusieurs couches cachées qui peuvent gérer des problèmes plus complexes. Les modèles de réseaux neuronaux profonds peuvent également être implémentés en PHP de la même manière.

Ce qui suit est un exemple simple :

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
    }
}

L'exemple de code ci-dessus définit une classe appelée DeepNeuralNetwork, qui contient trois variables membres de la couche d'entrée, plusieurs couches cachées et la couche de sortie, ainsi qu'une structure similaire à la couche neuronale. fonction de réseau, fonction de formation et fonction de prédiction. La différence est qu'il existe plusieurs couches cachées et que plusieurs couches cachées peuvent être définies en fonction des besoins spécifiques du problème.

3. Framework d'apprentissage profond

Afin de mettre en œuvre plus facilement des modèles de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux profonds, certains frameworks d'apprentissage profond sont également fournis en PHP, tels que PHP-ML et DeepLearningPHP. Les deux frameworks offrent une multitude d'outils et de fonctions. bibliothèques à disposition des développeurs.

Ce qui suit est un exemple de code pour implémenter un modèle de réseau neuronal simple à l'aide du framework PHP-ML :

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]), "
";

Le code ci-dessus utilise les outils de réseau neuronal fournis par le framework PHP-ML pour implémenter un problème XOR simple, qui construit un couche d'entrée, couche cachée et couche de sortie du modèle de réseau neuronal, puis utilisez les données d'entraînement pour entraîner le modèle et faire des prédictions.

Résumé

Cet article explique comment utiliser PHP pour implémenter des modèles de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux profonds, notamment via des classes et des cadres d'apprentissage profond. Le cadre d'apprentissage profond mentionné fournit également une API plus pratique et une méthode de calcul plus efficace, différentes méthodes de mise en œuvre. peut être sélectionné en fonction des besoins réels du projet.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!