PHPで人工ニューラルネットワークアルゴリズムを実装する方法

人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、生物学的ニューラル ネットワークの情報処理および学習メカニズムをシミュレートするために開発されたコンピューティング モデルです。いくつかの基本的な処理単位から構成される相互接続構造であり、ネットワーク上の接続を通じて情報を転送し、情報処理と学習を実現します。

PHP は、動的な Web ページやアプリケーションの作成に使用されるオープン ソースのサーバー側スクリプト言語です。 PHP は主に Web 開発に使用されますが、コマンド ライン スクリプトや GUI アプリケーションなど、他のさまざまな分野でも使用できます。

この記事では、PHP で人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実装する方法を紹介します。

1. 人工ニューラル ネットワーク モデル

人工ニューラル ネットワーク モデルでは、ニューロンが基本的な処理単位です。ニューロンは接続されてネットワークを形成し、各ニューロンには入力と出力があります。

ニューロンへの入力は、他のニューロンからの出力または環境からの入力である可能性があります。各ニューロンは、特定のルールに従って出力を計算できます。一般的に使用されるルールはシグモイド関数です。

ANN には、入力層、隠れ層、出力層の 3 つのレベルが同時に存在します。入力層は外部入力を受け入れ、出力層は出力を生成し、中間層は隠れ層と呼ばれます。ニューロン同士を接続する重みがあり、層間に相互接続が存在する場合があります。

2. PHP による人工ニューラル ネットワークの実装

PHP での人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムの実装には、主に行列演算とニューラル ネットワーク演算という 2 つの側面が含まれます。行列演算には主に、行列の初期化と行列の転置、行列の乗算、行列の加算と減算、および行列のドット乗算が含まれます。ニューラル ネットワークの操作には、主にネットワークの初期化、重み計算、活性化関数の使用などが含まれます。

以下は、単純な人工ニューラル ネットワークのサンプル コードです:

<?php

class NeuralNetwork {

    // 网络层级
    private $layers;

    // 初始化网络
    public function __construct(array $layers) {
        $this->layers = $layers;
    }

    // 计算权值
    public function calculate(array $inputs) {
        $inputCount = count($inputs);
        $output = [];
        foreach ($this->layers as $layer) {
            $values = [];
            for ($i = 0; $i < $layer; $i++) {
                $value = 0;
                for ($j = 0; $j < $inputCount; $j++) {
                    $value += $inputs[$j] * $layer[$i][$j];
                }
                $value = 1 / (1 + exp(-$value));
                $values[] = $value;
            }
            $inputs = $values;
            $output = $values;
        }
        return $output;
    }

}

// 示例
$nn = new NeuralNetwork([2, 3, 1]);
$inputs = [1, 2];
$output = $nn->calculate($inputs);
print_r($output);

?>

上の例では、2 つの入力、1 つの出力、および 3 つの隠れ層ニューラル ネットワークを持つニューロンを定義します。出力結果は、$nn->calculate($inputs) メソッドを通じて計算できます。

3. 概要

この記事では、PHP で人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実装する方法を学びました。ニューラル ネットワークは、分類、回帰、クラスタリングなどのさまざまな問題の解決に使用できる非常に強力なツールです。この例を完了したら、アプリケーションに合わせてパラメーターを調整してニューラル ネットワークを最適化できます。

以上がPHPで人工ニューラルネットワークアルゴリズムを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。