PHP中的深度學習入門指南

近年來，深度學習技術的快速發展對許多領域產生了巨大的影響。作為一門流行的程式語言，PHP也逐漸實現與深度學習的結合。在這篇文章中，我們將為初學者提供一個簡單的PHP中深度學習入門指南，幫助他們了解深度學習如何在PHP中實現，並從中受益。

首先，我們要了解什麼是深度學習。在人工智慧領域，深度學習是一種機器學習技術，它的目標是讓電腦能夠學習並自行進行任務，而不是由人類進行程式編寫。深度學習代表了人類努力模擬人類思維和行為的努力。

在PHP中實現深度學習，我們需要一些重要的工具和函式庫。以下是一些值得注意的工具和函式庫：

1. TensorFlow：是一個非常流行的深度學習庫，支援Python和C 程式語言，詳細文件和應用實例豐富，對剛剛入門的學習者非常友好。
2. Keras：Keras是一個高階深度學習庫，它是TensorFlow的一個接口，提供更容易理解的API。
3. Theano：Theano是一個用於定義、最佳化和評估數學表達式的函式庫，通常用於高效能運算。

對PHP開發者來說，Keras是個好的選擇。我們可以使用Keras來建立深度學習模型。

接下來我們將示範如何在PHP中使用Keras進行深度學習。

首先，我們需要在PHP環境中安裝Keras。我們可以使用Composer來從Packagist安裝PHP的Keras函式庫。在命令列中，輸入以下命令：

composer require php-ai/php-ml

安裝完成後，我們就可以開始建立深度學習模型。

在這裡，我們將透過一個例子來展示深度學習模型的建構過程，我們要訓練一個模型，來進行數位辨識。

首先，我們需要準備訓練資料。我們可以使用MNIST資料集，它是一個非常流行的數字資料集，並且已經包含在Keras中。

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

接下來，我們需要將資料分為訓練資料和測試資料。

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

在這個範例中，我們使用了StratifiedRandomSplit，它是Phpml函式庫中一種資料拆分方法。

接下來，我們將使用Keras建立深度學習模型。我們將使用Sequential模型，它是一個簡單的深度學習模型。

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']);

在這裡，我們創建了一個順序模型，並添加了一些層。具體來說，我們增加了一個Flatten層，一個800節點的密集層，一個20%的Dropout層，一個10個節點的密集層，一個Softmax啟動的Activation層。

接下來，我們需要將模型擬合到訓練資料上。

$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());

在這裡，我們將Keras物件實例化，並訓練了3個epochs，batch大小為128。

最後，我們可以使用測試資料集來評估我們的模型。

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

在這裡，我們使用了Keras中提供的score方法，來評估測試資料集的準確性。

這就是PHP中深度學習的一個簡單入門指南。現在，我們已經了解如何使用Keras在PHP中建立深度學習模型，以及如何訓練和評估模型。透過這個例子，我們希望可以幫助初學者更好地理解和應用深度學習技術。

以上是PHP中的深度學習入門指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！