Un guide du débutant sur l'apprentissage profond en PHP

Ces dernières années, le développement rapide de la technologie du deep learning a eu un impact énorme sur de nombreux domaines. En tant que langage de programmation populaire, PHP s’intègre également progressivement au deep learning. Dans cet article, nous fournirons aux débutants un guide d'introduction simple au deep learning en PHP pour les aider à comprendre comment le deep learning est implémenté en PHP et à en bénéficier.

Tout d’abord, nous devons comprendre ce qu’est l’apprentissage profond. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le deep learning est une technologie d’apprentissage automatique qui vise à permettre aux ordinateurs d’apprendre et d’effectuer des tâches par eux-mêmes, plutôt que d’être programmés par des humains. L'apprentissage profond représente les efforts humains pour simuler la pensée et le comportement humains.

Pour implémenter le deep learning en PHP, nous avons besoin d'outils et de bibliothèques importants. Voici quelques outils et bibliothèques remarquables :

1. TensorFlow : il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur très populaire qui prend en charge les langages de programmation Python et C++. Elle est riche en documentation détaillée et en exemples d'application, et est très conviviale pour les apprenants qui viennent tout juste d'apprendre. commencé.
2. Keras : Keras est une bibliothèque d'apprentissage profond de haut niveau qui est une interface avec TensorFlow et fournit une API plus facile à comprendre.
3. Theano : Theano est une bibliothèque permettant de définir, d'optimiser et d'évaluer des expressions mathématiques, souvent utilisées en calcul haute performance.

Pour les développeurs PHP, Keras est un bon choix. Nous pouvons utiliser Keras pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur.

Ensuite, nous montrerons comment utiliser Keras pour l'apprentissage profond en PHP.

Tout d'abord, nous devons installer Keras dans l'environnement PHP. Nous pouvons utiliser Composer pour installer la bibliothèque Keras de PHP depuis Packagist. Dans la ligne de commande, saisissez la commande suivante :

composer require php-ai/php-ml

Une fois l'installation terminée, nous pouvons commencer à construire le modèle de deep learning.

Ici, nous utiliserons un exemple pour démontrer le processus de construction d'un modèle d'apprentissage profond. Nous souhaitons former un modèle de reconnaissance numérique.

Tout d'abord, nous devons préparer les données d'entraînement. Nous pouvons utiliser l'ensemble de données MNIST, qui est un ensemble de données numériques très populaire et déjà inclus dans Keras.

use PhpmlDatasetMnistDataset;
$dataset = new MnistDataset();
$dataset->load();

Ensuite, nous devons diviser les données en données d'entraînement et données de test.

use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;
$sampler = new StratifiedRandomSplit($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets(), 0.5);

Dans cet exemple, nous avons utilisé StratifiedRandomSplit, qui est une méthode de fractionnement de données dans la bibliothèque Phpml.

Ensuite, nous allons construire un modèle d'apprentissage profond à l'aide de Keras. Nous utiliserons le modèle séquentiel, qui est un modèle simple d'apprentissage en profondeur.

use PhpmlNeuralNetworkLayerDense;
use PhpmlNeuralNetworkLayerFlatten;
use PhpmlNeuralNetworkLayerActivation;
use PhpmlNeuralNetworkLayerDropout;
use PhpmlNeuralNetworkClassifierKeras;
use PhpmlNeuralNetworkOptimizerAdam;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionSigmoid;

$model = new Sequential();

$model->add(new Flatten());
$model->add(new Dense(800, new Sigmoid()));
$model->add(new Dropout(0.2));
$model->add(new Dense(10, new Sigmoid()));
$model->add(new Activation('softmax'));

$optimizer = new Adam();
$model->compile($optimizer, 'categorical_crossentropy', ['accuracy']);

Ici, nous avons créé un modèle séquentiel et ajouté quelques couches. Plus précisément, nous avons ajouté une couche Flatten, une couche dense de 800 nœuds, une couche Dropout à 20 %, une couche dense de 10 nœuds et une couche d'activation avec activation Softmax.

Ensuite, nous devons adapter le modèle aux données d'entraînement.

$keras = new Keras([
    'input_shape' => [1, 28, 28],
    'output_shape' => [10],
    'loss' => 'categorical_crossentropy',
    'metrics' => ['accuracy'],
    'epochs' => 3,
    'batch_size' => 128,
]);

$keras->fit($sampler->getTrainSamples(), $sampler->getTrainLabels());

Ici, nous instancions l'objet Keras et l'entraînons pendant 3 époques avec une taille de lot de 128.

Enfin, nous pouvons utiliser l'ensemble de données de test pour évaluer notre modèle.

$score = $keras->score($sampler->getTestSamples(), $sampler->getTestLabels());
echo 'Test Accuracy: ' . $score['accuracy'] . PHP_EOL;

Ici, nous utilisons la méthode de score fournie dans Keras pour évaluer l'exactitude de l'ensemble de données de test.

Ceci est un guide d'introduction simple à l'apprentissage profond en PHP. Nous avons maintenant vu comment créer un modèle d'apprentissage profond en PHP à l'aide de Keras, ainsi que comment entraîner et évaluer le modèle. Grâce à cet exemple, nous espérons aider les débutants à mieux comprendre et appliquer la technologie d'apprentissage profond.

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!