신경망 및 심층 신경망 개발에 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?-PHP 튜토리얼-php.cn

인공지능 기술이 발전하면서 신경망과 심층신경망이 점점 주목을 받고 있습니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 기계 번역과 같은 분야에서 사용됩니다. 신경망 및 심층 신경망 개발을 위해 PHP를 사용하는 방법을 배우고 싶다면 이 기사에서 몇 가지 기본 지식을 소개할 것입니다.

신경망 및 심층 신경망 소개

신경망은 노드와 에지로 구성된 그래픽 모델입니다. 각 노드는 뉴런을 나타내고, 각 가장자리는 뉴런 간의 연결을 나타냅니다. 신경망은 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 작업에 사용될 수 있습니다.

심층 신경망은 여러 개의 숨겨진 레이어가 있는 특수한 유형의 신경망입니다. 이러한 숨겨진 계층을 통해 네트워크는 더 복잡한 기능을 학습하고 이미지 분류, 음성 인식 등과 같은 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

PHP를 사용한 신경망 개발

PHP는 신경망 개발에 사용할 수 있는 널리 사용되는 서버 측 프로그래밍 언어입니다. 다음은 몇 가지 기본 단계입니다.

PHP의 기계 학습 라이브러리를 설치합니다. PHP-ML을 사용하여 자신만의 신경망을 개발할 수 있습니다. 이 라이브러리는 다양한 기계 학습 알고리즘과 신경망 구현을 제공합니다.
데이터를 준비하세요. 신경망을 훈련시키기 전에 데이터를 준비해야 합니다. 데이터는 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어야 합니다. 훈련 세트는 모델을 훈련하는 데 사용되고, 테스트 세트는 모델의 정확성을 검증하는 데 사용됩니다.
신경망을 만듭니다. PHP-ML의 신경망 클래스를 사용하여 네트워크를 만들 수 있습니다. 각 계층의 뉴런 수, 학습률, 활성화 함수 등을 지정해야 합니다.
신경망을 훈련하세요. 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시킵니다. 훈련 반복 횟수와 오류 허용 오차를 지정해야 합니다(오류가 허용 오차보다 작으면 훈련이 중지됩니다).
신경망을 테스트하세요. 테스트 세트를 사용하여 모델의 정확도를 평가합니다. 정확도, 정밀도, 재현율 등과 같은 측정항목을 계산할 수 있습니다. 모델의 정확도가 충분하지 않은 경우 신경망 아키텍처와 매개변수를 다시 조정할 수 있습니다.
신경망을 적용하세요. 모델이 훈련되면 이를 실제 문제에 적용할 수 있습니다. 분류, 회귀, 클러스터링 등의 작업에 사용할 수 있습니다.

PHP를 사용한 심층 신경망 개발

심층 신경망은 일반 신경망보다 더 복잡합니다. 더 복잡한 문제를 처리하려면 더 많은 숨겨진 레이어와 뉴런이 필요합니다. 다음은 몇 가지 기본 단계입니다.

데이터를 준비합니다. 신경망과 마찬가지로 데이터를 준비하고 이를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다.
심층 신경망을 만듭니다. 심층 신경망을 만들려면 PHP의 기계 학습 라이브러리를 사용해야 합니다. 기성 네트워크 구조를 사용하거나 직접 구축하도록 선택할 수 있습니다.
심층 신경망을 훈련하세요. 훈련 세트를 사용하여 심층 신경망을 훈련합니다. 각 레이어의 뉴런 수, 학습률, 반복 횟수 등을 지정해야 합니다.
심층 신경망을 테스트하세요. 신경망과 마찬가지로 모델의 정확성을 평가하려면 테스트 세트를 사용해야 합니다.
심층 신경망을 적용하세요. 모델이 훈련되면 이를 실제 문제에 적용할 수 있습니다.