Wie verwende ich PHP für Deep Transfer Learning und Knowledge Graph?

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist Deep Learning heute zu einer der beliebtesten Technologien geworden. Auch beim Deep Learning haben Deep Transfer Learning und Knowledge Graphs große Aufmerksamkeit erregt. Sie können uns dabei helfen, Daten besser auszuwerten und uns genauere Vorhersagemodelle zu liefern. Wie also nutzt man PHP für Deep Transfer Learning und Knowledge Graph? In diesem Artikel wird dies im Detail untersucht.

1. Deep Transfer Learning

Deep Transfer Learning ist eine Technologie im Deep Learning. Sie kann bereits trainierte Modelle übertragen und auf neue Aufgaben abstimmen, um bessere Vorhersageergebnisse zu erzielen. Als vielseitige Programmiersprache kann PHP für Deep Transfer Learning entsprechend gekapselt werden.

In PHP können Sie für Deep Transfer Learning die beiden Deep-Learning-Frameworks TensorFlow oder Keras nutzen. Wenn wir TensorFlow für Deep-Transfer-Learning verwenden, müssen wir die Estimator-API von TensorFlow verwenden, um unser Deep-Learning-Modell zu kapseln, und dann SavedModelBuilder verwenden, um unser Modell zu speichern. Bei neuen Aufgaben können wir den SavedModelLoader von TensorFlow verwenden, um unser bereits trainiertes Modell zu laden und die Estimator-API zur Feinabstimmung zu verwenden, um genauere Vorhersageergebnisse zu erhalten.

Wenn wir Keras für Deep Transfer Learning verwenden, müssen wir nur die vorab trainierte Modellbibliothek von Keras verwenden, um unsere bereits trainierten Modelle zu laden und sie für neue Aufgaben zu optimieren. In PHP können wir Keras PHP Wrapper verwenden, um unseren Keras-Code zu kapseln und Deep Transfer Learning durchzuführen.

2. Wissensgraph

Wissensgraph ist eine Technologie zur Darstellung von Wissensbeziehungen. Er kann verschiedene Wissensfragmente zu einem vollständigen Wissensgraphen kombinieren. In PHP können wir die Neo4j-Diagrammdatenbank zum Speichern unseres Wissensdiagramms verwenden und die Cypher-Sprache für Abfragen und Operationen verwenden.

In PHP können wir über die Neo4j PHP-Bibliothek mit der Neo4j-Datenbank interagieren. Zuerst müssen wir ein Neo4jClient-Objekt erstellen, um eine Verbindung zur Neo4j-Datenbank herzustellen. Anschließend können wir die Cypher-Sprache verwenden, um die Daten in der Neo4j-Datenbank abzufragen und zu bearbeiten.

Der folgende PHP-Codeausschnitt zeigt beispielsweise, wie man einen Knoten mit dem Namen „Person“ erstellt und ein Namensattribut hinzufügt:

$uri = 'bolt://localhost';
$username = 'neo4j';
$password = 'password';

$client = GraphAwareNeo4jClientClientBuilder::create()
    ->addConnection('bolt', $uri)
    ->build();

$result = $client->run('
    CREATE (p:Person {name: "John"})
    RETURN p
');

Mit dem obigen Code haben wir erfolgreich einen Knoten mit dem Namen „Person“ erstellt und ein Namensattribut mit dem Namen „ hinzugefügt. John“ entsteht.

Fazit

Wie oben erwähnt, ist es durchaus machbar, PHP für Deep Transfer Learning und Wissensgraphen zu verwenden. Sowohl Transferlernen als auch Wissensgraphentechnologie sind vielversprechende und wertvolle Technologien. Ich hoffe, dass dieser Artikel PHP-Entwicklern helfen kann, diese Technologien besser zu verstehen und anzuwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich PHP für Deep Transfer Learning und Knowledge Graph?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!