Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pembelajaran pemindahan mendalam dan graf pengetahuan?

Dengan perkembangan berterusan teknologi kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam telah menjadi salah satu teknologi terhangat hari ini. Dalam pembelajaran mendalam, pembelajaran pemindahan mendalam dan graf pengetahuan juga merupakan teknologi yang telah menarik banyak perhatian. Ia boleh membantu kami melombong data dengan lebih baik dan membawakan kami model ramalan yang lebih tepat. Jadi, bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pembelajaran pemindahan mendalam dan graf pengetahuan? Artikel ini akan meneroka perkara ini secara terperinci.

1. Pembelajaran pemindahan mendalam

Pembelajaran pemindahan mendalam ialah teknologi dalam pembelajaran mendalam Ia boleh memindahkan model yang sudah terlatih dan memperhalusinya pada tugasan baharu, dengan itu mencapai hasil ramalan yang lebih baik. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang serba boleh, PHP boleh dikapsulkan dengan sewajarnya untuk pembelajaran pemindahan mendalam.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan dua rangka kerja pembelajaran mendalam TensorFlow atau Keras untuk pembelajaran pemindahan mendalam. Apabila menggunakan TensorFlow untuk pembelajaran pemindahan mendalam, kami perlu menggunakan API Penganggar TensorFlow untuk merangkum model pembelajaran mendalam kami, dan kemudian menggunakan SavedModelBuilder untuk menyimpan model kami. Mengenai tugasan baharu, kami boleh menggunakan TensorFlow's SavedModelLoader untuk memuatkan model kami yang sudah terlatih dan menggunakan API Estimator untuk memperhalusinya untuk mendapatkan hasil ramalan yang lebih tepat.

Apabila menggunakan Keras untuk pembelajaran pemindahan mendalam, kami hanya perlu menggunakan perpustakaan model pra-latihan Keras untuk memuatkan model kami yang sudah terlatih dan memperhalusinya pada tugasan baharu. Dalam PHP, kami boleh menggunakan Keras PHP Wrapper untuk merangkum kod Keras kami dan melaksanakan pembelajaran pemindahan mendalam.

2. Graf pengetahuan

Graf pengetahuan ialah teknologi yang digunakan untuk mewakili hubungan pengetahuan Ia boleh menggabungkan serpihan pengetahuan yang berbeza untuk membentuk graf pengetahuan yang lengkap. Dalam PHP, kami boleh menggunakan pangkalan data graf Neo4j untuk menyimpan graf pengetahuan kami, dan menggunakan bahasa Cypher untuk pertanyaan dan operasi.

Dalam PHP, kita boleh berinteraksi dengan pangkalan data Neo4j melalui Perpustakaan PHP Neo4j. Pertama, kita perlu mencipta objek Neo4jClient untuk menyambung ke pangkalan data Neo4j. Kami kemudiannya boleh menggunakan bahasa Cypher untuk membuat pertanyaan dan memanipulasi data dalam pangkalan data Neo4j.

Sebagai contoh, coretan kod PHP berikut menunjukkan cara membuat nod bernama "Orang" dan menambah atribut nama:

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

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

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

Dengan kod di atas, kami berjaya mencipta nod bernama "Orang " nod dan tambah atribut nama bernama "John".

Kesimpulan

Seperti yang dinyatakan di atas, PHP boleh dilaksanakan sepenuhnya untuk pembelajaran pemindahan mendalam dan graf pengetahuan. Kedua-dua pembelajaran pemindahan dan teknologi graf pengetahuan adalah teknologi yang sangat menjanjikan dan bernilai. Saya harap artikel ini dapat membantu pembangun PHP lebih memahami dan menggunakan teknologi ini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pembelajaran pemindahan mendalam dan graf pengetahuan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!