Bagaimana untuk melaksanakan algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP

Rangkaian saraf tiruan (ANN) ialah model pengkomputeran yang dibangunkan untuk mensimulasikan pemprosesan maklumat dan mekanisme pembelajaran rangkaian saraf biologi. Ia adalah struktur yang saling berkaitan yang terdiri daripada beberapa unit pemprosesan asas Maklumat boleh dipindahkan melalui sambungan dalam rangkaian untuk mencapai pemprosesan dan pembelajaran maklumat.

PHP ialah bahasa skrip bahagian pelayan sumber terbuka yang digunakan untuk mencipta halaman web dan aplikasi dinamik. Walaupun PHP digunakan terutamanya untuk pembangunan web, ia juga boleh digunakan dalam pelbagai bidang lain seperti skrip baris arahan dan aplikasi GUI.

Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP.

1. Model rangkaian neural tiruan

Dalam model rangkaian saraf tiruan, neuron ialah unit pemprosesan asas. Neuron disambungkan untuk membentuk rangkaian, dan setiap neuron mempunyai input dan output.

Input kepada neuron boleh menjadi output daripada neuron lain atau input daripada persekitaran. Setiap neuron boleh mengira outputnya mengikut peraturan tertentu. Peraturan yang biasa digunakan ialah fungsi sigmoid.

Dalam ANN, terdapat tiga peringkat: lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input menerima input luaran, lapisan keluaran menghasilkan output, dan lapisan tengah dipanggil lapisan tersembunyi Terdapat pemberat yang menghubungkan neuron antara satu sama lain, dan boleh terdapat saling hubungan antara lapisan.

2. Melaksanakan Rangkaian Neural Tiruan dalam PHP

Melaksanakan algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP terutamanya melibatkan dua aspek: operasi matriks dan operasi rangkaian saraf. Operasi matriks terutamanya melibatkan pemulaan matriks dan transposisi matriks, pendaraban matriks, penambahan dan penolakan matriks, dan pendaraban titik matriks. Operasi rangkaian saraf terutamanya melibatkan pemulaan rangkaian, pengiraan berat, penggunaan fungsi pengaktifan, dsb.

Berikut ialah contoh kod untuk rangkaian saraf tiruan ringkas:

<?php

class NeuralNetwork {

    // 网络层级
    private $layers;

    // 初始化网络
    public function __construct(array $layers) {
        $this->layers = $layers;
    }

    // 计算权值
    public function calculate(array $inputs) {
        $inputCount = count($inputs);
        $output = [];
        foreach ($this->layers as $layer) {
            $values = [];
            for ($i = 0; $i < $layer; $i++) {
                $value = 0;
                for ($j = 0; $j < $inputCount; $j++) {
                    $value += $inputs[$j] * $layer[$i][$j];
                }
                $value = 1 / (1 + exp(-$value));
                $values[] = $value;
            }
            $inputs = $values;
            $output = $values;
        }
        return $output;
    }

}

// 示例
$nn = new NeuralNetwork([2, 3, 1]);
$inputs = [1, 2];
$output = $nn->calculate($inputs);
print_r($output);

?>

Dalam contoh di atas, kami telah menentukan lapisan dengan 2 input, 1 output dan 3 lapisan tersembunyi Rangkaian saraf daripada neuron. Kita boleh mengira hasil keluaran melalui kaedah $nn->calculate($inputs).

3. Ringkasan

Melalui artikel ini, kami mempelajari cara melaksanakan algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP. Rangkaian saraf ialah alat yang sangat berkuasa yang boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan. Selepas melengkapkan contoh ini, kami boleh mengoptimumkan rangkaian saraf dengan melaraskan parameter agar lebih sesuai dengan aplikasi kami.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan algoritma rangkaian saraf tiruan dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!