Explication détaillée de l'algorithme de réseau neuronal artificiel en PHP

Explication détaillée de l'algorithme de réseau neuronal artificiel en PHP

Introduction :
Le réseau de neurones artificiels est un modèle mathématique qui simule la connexion des neurones du cerveau humain et est largement utilisé dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données. Cet article présentera en détail l'algorithme de réseau neuronal artificiel en PHP et fournira des exemples de code pour aider les lecteurs à mieux comprendre.

1. Qu'est-ce qu'un réseau de neurones artificiels ?
Le réseau de neurones artificiels (ANN) est composé de neurones et des connexions entre eux. Chaque neurone reçoit un ensemble de signaux d'entrée, pondère et additionne ces signaux via des poids, les traite avec une fonction d'activation non linéaire et génère enfin un signal de sortie.

2. Algorithme de réseau neuronal artificiel en PHP
En PHP, il existe de nombreuses bibliothèques open source qui peuvent être utilisées pour implémenter des algorithmes de réseau neuronal artificiel, tels que Encog, PHPSOM et Neural Network PHP. Ce qui suit utilise la bibliothèque Encog comme exemple pour expliquer.

1. Configuration de l'environnement
   Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque Encog dans l'environnement PHP. Il peut être installé via Composer, ajoutez le code suivant au fichier composer.json :

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

Ensuite, exécutez la commande suivante pour l'installer :

composer install

2. Créez un modèle de réseau neuronal
   Ensuite, nous créons un réseau neuronal simple via le Modèle de code suivant :

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();

Le code ci-dessus crée un modèle de réseau neuronal avec 2 neurones de couche d'entrée, 4 neurones de couche cachée et 1 neurone de couche de sortie.

3. Formation et tests
   Ensuite, nous devons préparer les données de formation et les données de test, puis nous entraîner et tester via la bibliothèque 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) . "
";

Le code ci-dessus lit l'ensemble de données d'entraînement nommé data.csv et utilise l'algorithme ResilientPropagation pour entraîner le réseau neuronal. Ensuite, nous obtenons le résultat de l’entrée donnée.

Résumé :
Cet article détaille l'algorithme de réseau de neurones artificiels en PHP et fournit des exemples de code pour la bibliothèque Encog. Grâce à l'apprentissage et à la pratique, les lecteurs peuvent utiliser des algorithmes de réseaux neuronaux artificiels pour résoudre des problèmes d'apprentissage automatique et d'exploration de données en PHP. Dans le même temps, les lecteurs peuvent également essayer d'autres bibliothèques open source pour implémenter des algorithmes de réseaux neuronaux artificiels afin de répondre à différents besoins.

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!