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Principe de mise en œuvre de l'algorithme d'apprentissage profond en PHP

王林

Libérer： 2023-07-09 19:48:01

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Principe de mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage profond en PHP

Introduction :
Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, les algorithmes d'apprentissage profond sont devenus aujourd'hui l'une des technologies d'apprentissage automatique les plus populaires et les plus puissantes. En entraînant des modèles de réseaux neuronaux, l’apprentissage profond peut simuler la pensée humaine et les processus d’apprentissage, permettant ainsi l’analyse et le traitement de données complexes à grande échelle. Cet article présentera comment implémenter des algorithmes d'apprentissage profond en PHP et fournira des exemples de code correspondants.

1. Structure du réseau neuronal
Dans l'apprentissage profond, le réseau neuronal est un élément clé. Il se compose de plusieurs couches (ou couches cachées), chaque couche contenant plusieurs neurones. Le neurone recevra des données d'entrée et produira une valeur de sortie, qui servira d'entrée au niveau suivant. Voici un exemple d'une structure simple de réseau neuronal à trois couches :

class NeuralNetwork {
    private $inputLayer;
    private $hiddenLayer;
    private $outputLayer;
    
    public function __construct($inputLayer, $hiddenLayer, $outputLayer) {
        $this->inputLayer = $inputLayer;
        $this->hiddenLayer = $hiddenLayer;
        $this->outputLayer = $outputLayer;
    }
    
    // 神经网络前向传播
    public function forwardPropagation($input) {
        $hiddenLayerOutput = $this->inputLayer->process($input);
        $outputLayerOutput = $this->hiddenLayer->process($hiddenLayerOutput);
        return $outputLayerOutput;
    }
    
    // 神经网络反向传播
    public function backPropagation($input, $output, $learningRate) {
        $outputError = $this->outputLayer->getError($output);
        $hiddenLayerError = $this->hiddenLayer->backPropagate($outputError, $learningRate);
        $this->inputLayer->backPropagate($hiddenLayerError, $learningRate);
    }
}

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2. Niveaux de réseau neuronal
Dans un réseau neuronal, la fonction de chaque niveau est de transformer les données d'entrée en données de sortie significatives. Voici un exemple simple de structure hiérarchique :

class Layer {
    private $weights;
    private $bias;
    
    public function __construct($neuronCount, $inputCount) {
        $this->weights = Matrix::random($neuronCount, $inputCount);
        $this->bias = Matrix::random($neuronCount, 1);
    }
    
    public function process($input) {
        $weightedSum = $this->weights->multiply($input)->add($this->bias);
        return $this->activation($weightedSum);
    }
    
    public function backPropagate($error, $learningRate) {
        $weightedError = $this->weights->transpose()->multiply($error);
        $gradient = Matrix::applyFunction($this->output, $this->derivative);
        $gradient = $gradient->multiply($weightedError);
        $delta = $gradient->multiplyScalar($learningRate);
        $this->weights = $this->weights->subtract($delta);
        $this->bias = $this->bias->subtract($gradient);
        return $gradient;
    }
    
    private function activation($value) {
        return $value->applyFunction($this->sigmoid);
    }
    
    private function derivative($value) {
        return $value->multiply($value->subtract(1));
    }
    
    private function sigmoid($value) {
        return 1 / (1 + exp(-$value));
    }
}

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3. Opérations matricielles
Dans le processus de calcul des réseaux de neurones, les opérations matricielles sont indispensables. Ce qui suit est un exemple simple de classe matricielle, couvrant les opérations de base telles que les fonctions d'addition, de soustraction, de multiplication, de transposition et d'application des matrices :

class Matrix {
    private $data;
    private $rows;
    private $columns;
    
    public function __construct($rows, $columns, $data) {
        $this->rows = $rows;
        $this->columns = $columns;
        $this->data = $data;
    }
    
    public function add($matrix) {
        //进行矩阵相加操作
    }
    
    public function subtract($matrix) {
        //进行矩阵相减操作
    }
    
    public function multiply($matrix) {
        //进行矩阵乘法操作
    }
    
    public function transpose() {
        //进行矩阵转置操作
    }
    
    public function applyFunction($function) {
        //应用函数到矩阵
    }
    
    public function multiplyScalar($scalar) {
        //矩阵数乘操作
    }
    
    public static function random($rows, $columns) {
        //生成随机矩阵
    }
}

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4. Modèle de formation
En apprentissage profond, la formation du modèle est une étape clé. En fournissant des données d'entrée et de sortie connues à un réseau neuronal, le réseau apprend et améliore la précision en ajustant continuellement les pondérations et les biais. Voici un exemple simple de modèle de formation :

class Training {
    private $neuralNetwork;
    private $learningRate;
    
    public function __construct($neuralNetwork, $learningRate) {
        $this->neuralNetwork = $neuralNetwork;
        $this->learningRate = $learningRate;
    }
    
    public function train($input, $output) {
        $prediction = $this->neuralNetwork->forwardPropagation($input);
        $this->neuralNetwork->backPropagation($input, $output, $this->learningRate);
    }
}

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Conclusion :
Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons voir que la mise en œuvre d'algorithmes de deep learning en PHP n'est pas compliquée. En concevant la structure, la hiérarchie, les opérations matricielles et d'autres opérations de base du réseau neuronal, combinées au processus de formation du modèle, nous pouvons utiliser le langage PHP pour implémenter et appliquer des algorithmes d'apprentissage en profondeur. J'espère que cet article pourra vous aider à implémenter des algorithmes d'apprentissage profond en PHP.

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!