Bagaimana untuk melakukan pembangunan pembelajaran mendalam dalam PHP?

Dengan perkembangan kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam telah menjadi salah satu teknologi yang paling popular dan termaju. Sebagai algoritma pembelajaran mesin yang berkuasa, pembelajaran mendalam telah digunakan secara meluas dan dibangunkan dalam pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan dan bidang lain. Di sini kita akan meneroka bagaimana untuk menjalankan pembangunan pembelajaran mendalam dalam PHP.

1. Rangka kerja pembelajaran mendalam dalam PHP

Rangka kerja pembelajaran mendalam arus perdana terutamanya termasuk TensorFlow, Keras, PyTorch, dll. Ia menyediakan pelbagai kaedah dan alatan pelaksanaan pembelajaran mendalam untuk membantu pembangunan Ia menjadikannya memudahkan pengguna membina model pembelajaran mendalam. Dalam PHP, kita boleh melaksanakan pembelajaran mendalam melalui TensorFlow.js Pelaksanaan khusus adalah seperti berikut.

1. Pasang TensorFlow.js

Mula-mula kita perlu memasang TensorFlow.js melalui npm, yang boleh dicapai dengan menggunakan arahan berikut.

npm install @tensorflow/tfjs

2. Bina model pembelajaran mendalam yang ringkas

Di bawah ini kami menggunakan contoh mudah untuk memperkenalkan cara melaksanakan pembelajaran mendalam dalam PHP. Katakan kita mempunyai set data ringkas dengan beberapa data input dan output.

$input_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$output_data = [[0], [1], [1], [0]];

Kita boleh menggunakan TensorFlow.js untuk membina model rangkaian neural yang ringkas, kodnya adalah seperti berikut.

use TensorFlowJSConverterSave;
use TensorFlowJSOptimizerAdam;
use TensorFlowJSModelsSequential;
use TensorFlowJSLayersDense;

$model = new Sequential();
$model->add(new Dense(['inputShape' => [2], 'units' => 4, 'activation' => 'sigmoid']));
$model->add(new Dense(['units' => 1, 'activation' => 'sigmoid']));
$model->compile(['optimizer' => new Adam(['lr' => 0.1]), 'loss' => 'binaryCrossentropy', 'metrics' => ['accuracy']]);
$model->fit(tensor($input_data), tensor($output_data), ['epochs' => 1000, 'verbose' => 1]);

Dalam contoh ini, kami menggunakan rangkaian neural 2 lapisan, yang merangkumi lapisan input dan lapisan output, setiap lapisan mempunyai 4 neuron. Dimensi data input ialah [2], dan kami menggunakan fungsi pengaktifan sigmoid untuk mengaktifkan neuron. Dalam peringkat penyusunan model, kami menggunakan pengoptimum Adam dan fungsi kehilangan entropi silang, dan ketepatan yang ditentukan sebagai metrik. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi fit() untuk melatih model dan menetapkan 1000 zaman.

3. Ramalkan model

Selepas melengkapkan latihan model, kami boleh menggunakannya untuk membuat ramalan pada data baharu. Di bawah ialah kod untuk membuat ramalan pada data baharu.

$new_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$predictions = $model->predict(tensor($new_data));
$predictions = $predictions->arraySync();

foreach ($predictions as $prediction) {
    echo $prediction[0] . "<br>";
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi predict() untuk meramal data baharu dan menyimpan hasil ramalan dalam pembolehubah $predictions. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi arraySync() untuk menukar hasil ramalan kepada tatasusunan mudah dan mengeluarkannya.

2. Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan proses asas pembangunan pembelajaran mendalam dalam PHP. Dengan menggunakan TensorFlow.js, kami boleh membina, melatih dan menilai model pembelajaran mendalam dengan mudah sambil membuat ramalan pada data baharu. Dalam aplikasi praktikal, kami boleh menggunakan pelbagai algoritma dan teknologi pembelajaran mesin secara fleksibel mengikut keperluan dan situasi khusus untuk meningkatkan lagi kecekapan dan kesan pembelajaran mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan pembangunan pembelajaran mendalam dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!