Comment utiliser PHP pour l'apprentissage par transfert profond et le graphe de connaissances ?

Avec le développement continu de la technologie de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu l’une des technologies les plus populaires aujourd’hui. Dans le domaine du deep learning, l’apprentissage par transfert profond et les graphes de connaissances sont également des technologies qui ont beaucoup retenu l’attention. Ils peuvent nous aider à mieux exploiter les données et nous apporter des modèles de prédiction plus précis. Alors, comment utiliser PHP pour l'apprentissage par transfert profond et le graphe de connaissances ? Cet article explorera cela en détail.

1. Apprentissage par transfert profond

L'apprentissage par transfert profond est une technologie d'apprentissage profond qui peut transférer des modèles déjà formés et les affiner sur de nouvelles tâches pour obtenir de meilleurs résultats de prédiction. En tant que langage de programmation polyvalent, PHP peut être encapsulé de manière appropriée pour un apprentissage par transfert approfondi.

En PHP, vous pouvez utiliser les deux frameworks d'apprentissage profond TensorFlow ou Keras pour l'apprentissage par transfert profond. Lorsque nous utilisons TensorFlow pour l'apprentissage par transfert profond, nous devons utiliser l'API Estimator de TensorFlow pour encapsuler notre modèle d'apprentissage profond, puis utiliser SavedModelBuilder pour enregistrer notre modèle. Sur de nouvelles tâches, nous pouvons utiliser SavedModelLoader de TensorFlow pour charger notre modèle déjà entraîné et utiliser l'API Estimator pour l'affiner afin d'obtenir des résultats de prédiction plus précis.

Lorsque nous utilisons Keras pour l'apprentissage par transfert profond, il nous suffit d'utiliser la bibliothèque de modèles pré-entraînés de Keras pour charger nos modèles déjà entraînés et les affiner sur de nouvelles tâches. En PHP, nous pouvons utiliser Keras PHP Wrapper pour encapsuler notre code Keras et effectuer un apprentissage par transfert approfondi.

2. Graphique de connaissances

Le graphique de connaissances est une technologie utilisée pour représenter les relations de connaissances. Il peut combiner différents fragments de connaissances pour former un graphique de connaissances complet. En PHP, nous pouvons utiliser la base de données de graphes Neo4j pour stocker notre graphe de connaissances et utiliser le langage Cypher pour les requêtes et les opérations.

En PHP, nous pouvons interagir avec la base de données Neo4j via la bibliothèque PHP Neo4j. Tout d’abord, nous devons créer un objet Neo4jClient pour nous connecter à la base de données Neo4j. Nous pouvons ensuite utiliser le langage Cypher pour interroger et manipuler les données de la base de données Neo4j.

Par exemple, l'extrait de code PHP suivant montre comment créer un nœud nommé "Personne" et ajouter un attribut de nom :

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

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

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

Avec le code ci-dessus, nous avons réussi à créer un nœud nommé "Personne" et à ajouter un attribut de nom nommé " John" est créé.

Conclusion

Comme mentionné ci-dessus, il est tout à fait réalisable d'utiliser PHP pour l'apprentissage par transfert profond et les graphiques de connaissances. L’apprentissage par transfert et la technologie des graphes de connaissances sont des technologies très prometteuses et précieuses. J'espère que cet article pourra aider les développeurs PHP à mieux comprendre et appliquer ces technologies.

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!