Bagaimana untuk menulis algoritma rangkaian saraf menggunakan PHP

Cara menggunakan PHP untuk menulis algoritma rangkaian saraf

Rangkaian saraf ialah algoritma yang menyerupai struktur dan prinsip kerja rangkaian saraf otak manusia Ia mencapai fungsi seperti pengecaman corak, ramalan dan membuat keputusan melalui latihan dan pembelajaran. Ia digunakan secara meluas dalam bidang seperti pembelajaran mesin, kecerdasan buatan dan analisis data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menulis algoritma rangkaian saraf menggunakan PHP dan memberikan contoh kod.

1. Pengetahuan asas tentang rangkaian saraf

Sebelum memperkenalkan cara menulis algoritma rangkaian saraf, mari kita fahami beberapa pengetahuan asas tentang rangkaian saraf.

1. Komponen asas rangkaian saraf:
   Rangkaian saraf terdiri daripada neuron dan berat sambungan. Neuron menerima isyarat input dan menghantar isyarat ini ke lapisan neuron atau lapisan output seterusnya melalui pemberat sambungan.
2. Struktur hierarki rangkaian saraf:
   Rangkaian saraf biasanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input menerima data input luaran, lapisan tersembunyi digunakan untuk memproses dan mengubah data input, dan lapisan output mengeluarkan hasil ramalan.
3. Fungsi pengaktifan:
   Fungsi pengaktifan digunakan untuk menukar input neuron kepada output. Fungsi pengaktifan yang biasa digunakan termasuk fungsi Sigmoid, fungsi ReLU, dsb.
4. Algoritma perambatan balik:
   Algoritma perambatan balik ialah algoritma utama untuk melatih rangkaian saraf Ia mengoptimumkan keupayaan ramalan rangkaian dengan mengira ralat neuron dan melaraskan berat sambungan.

2. Gunakan PHP untuk menulis algoritma rangkaian saraf

Seterusnya kita mula menggunakan PHP untuk menulis algoritma rangkaian saraf.

1. Tentukan Kelas Rangkaian Neural
   Pertama, kita perlu mentakrifkan kelas rangkaian saraf, yang digunakan untuk mencipta objek rangkaian saraf dan mentakrifkan struktur dan parameter rangkaian. Berikut ialah contoh kod kelas rangkaian saraf ringkas:

class NeuralNetwork { private $input_nodes; // 输入节点数 private $hidden_nodes; // 隐藏层节点数 private $output_nodes; // 输出节点数 private $learning_rate; // 学习率 private $weights_ih; // 输入层到隐藏层的连接权重 private $weights_ho; // 隐藏层到输出层的连接权重 private $bias_h; // 隐藏层的偏置 private $bias_o; // 输出层的偏置 // 初始化神经网络类 public function __construct($input_nodes, $hidden_nodes, $output_nodes, $learning_rate) { $this->input_nodes = $input_nodes; $this->hidden_nodes = $hidden_nodes; $this->output_nodes = $output_nodes; $this->learning_rate = $learning_rate; // 初始化连接权重和偏置 $this->weights_ih = $this->initialize_weights($this->hidden_nodes, $this->input_nodes); $this->weights_ho = $this->initialize_weights($this->output_nodes, $this->hidden_nodes); $this->bias_h = $this->initialize_weights($this->hidden_nodes, 1); $this->bias_o = $this->initialize_weights($this->output_nodes, 1); } // 初始化连接权重和偏置 private function initialize_weights($rows, $cols) { $weights = array(); for ($i = 0; $i < $rows; $i++) { $row = array(); for ($j = 0; $j < $cols; $j++) { $row[] = mt_rand() / mt_getrandmax() - 0.5; // 随机生成一个介于-0.5和0.5之间的数 } $weights[] = $row; } return $weights; } // ... }

Dalam kod di atas, kami mentakrifkan kelas NeuralNetwork, yang mengandungi bilangan nod input, bilangan nod lapisan tersembunyi, bilangan nod output dan kadar pembelajaran bagi rangkaian saraf dan parameter lain. Selain itu, kami juga melaksanakan kaedah initialize_weights untuk memulakan berat sambungan dan berat sebelah secara rawak.

2. Tentukan kaedah perambatan hadapan dan perambatan belakang rangkaian saraf
   Seterusnya, kita perlu menentukan kaedah perambatan hadapan dan perambatan belakang rangkaian saraf. Berikut ialah contoh kod untuk kaedah perambatan hadapan:

// 神经网络的前向传播方法 public function feedforward($input_array) { // 将输入数组转换为矩阵 $inputs = $this->array_to_matrix($input_array); // 计算隐藏层的输出 $hidden_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ih, $inputs); $hidden_inputs = Matrix::add($hidden_inputs, $this->bias_h); $hidden_outputs = Matrix::map($hidden_inputs, 'sigmoid'); // 计算输出层的输出 $output_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ho, $hidden_outputs); $output_inputs = Matrix::add($output_inputs, $this->bias_o); $outputs = Matrix::map($output_inputs, 'sigmoid'); return $outputs->toArray(); }

Dalam kod di atas, kami menggunakan perpustakaan pengiraan matriks Matriks, yang menyediakan beberapa kaedah pengiraan matriks yang biasa digunakan. Kami menggunakan kaedah Matriks::dotProduct untuk mengira hasil darab titik dua matriks, kaedah Matriks::tambah untuk mengira penambahan dua matriks, dan kaedah Matriks::map untuk menggunakan fungsi (di sini menggunakan fungsi sigmoid) untuk setiap elemen dalam matriks.

Berikut ialah contoh kod kaedah perambatan belakang:

// 神经网络的反向传播方法 public function backpropagation($input_array, $target_array) { // 将输入数组转换为矩阵 $inputs = $this->array_to_matrix($input_array); $targets = $this->array_to_matrix($target_array); // 前向传播 $hidden_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ih, $inputs); $hidden_inputs = Matrix::add($hidden_inputs, $this->bias_h); $hidden_outputs = Matrix::map($hidden_inputs, 'sigmoid'); $output_inputs = Matrix::dotProduct($this->weights_ho, $hidden_outputs); $output_inputs = Matrix::add($output_inputs, $this->bias_o); $outputs = Matrix::map($output_inputs, 'sigmoid'); // 计算输出层的误差 $output_errors = Matrix::subtract($targets, $outputs); // 计算隐藏层的误差 $hidden_errors = Matrix::dotProduct(Matrix::transpose($this->weights_ho), $output_errors); // 更新隐藏层到输出层的连接权重和偏置 $gradients_ho = Matrix::map($output_inputs, 'dsigmoid'); $gradients_ho = Matrix::multiply($gradients_ho, $output_errors); $gradients_ho = Matrix::multiply($gradients_ho, $this->learning_rate); $weights_ho_deltas = Matrix::dotProduct($gradients_ho, Matrix::transpose($hidden_outputs)); $this->weights_ho = Matrix::add($this->weights_ho, $weights_ho_deltas); $this->bias_o = Matrix::add($this->bias_o, $gradients_ho); // 更新输入层到隐藏层的连接权重和偏置 $gradients_h = Matrix::map($hidden_inputs, 'dsigmoid'); $gradients_h = Matrix::multiply($gradients_h, $hidden_errors); $gradients_h = Matrix::multiply($gradients_h, $this->learning_rate); $weights_ih_deltas = Matrix::dotProduct($gradients_h, Matrix::transpose($inputs)); $this->weights_ih = Matrix::add($this->weights_ih, $weights_ih_deltas); $this->bias_h = Matrix::add($this->bias_h, $gradients_h); }

Dalam kod di atas, kami mula-mula mengira ralat lapisan keluaran dan lapisan tersembunyi. Kemudian, kecerunan dikira berdasarkan ralat dan terbitan fungsi pengaktifan. Akhir sekali, berat sambungan dan berat sebelah dikemas kini.

3. Tentukan kaedah latihan dan ramalan
   Akhir sekali, kita perlu menentukan kaedah untuk latihan dan meramalkan rangkaian saraf. Berikut ialah kod sampel untuk kaedah latihan dan ramalan:

// 训练神经网络 public function train($input_array, $target_array) { // 前向传播和反向传播 $this->feedforward($input_array); $this->backpropagation($input_array, $target_array); } // 预测神经网络的输出 public function predict($input_array) { return $this->feedforward($input_array); }

Dalam kod di atas, kami masing-masing memanggil kaedah perambatan hadapan dan perambatan belakang untuk latihan, dan menggunakan kaedah perambatan hadapan untuk ramalan.

3. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk menulis algoritma rangkaian saraf dan menyediakan contoh kod. Melalui contoh kod ini, anda boleh mempelajari pengetahuan asas dan kaedah pelaksanaan rangkaian saraf. Saya harap artikel ini akan membantu anda menulis algoritma rangkaian saraf menggunakan PHP. Jika anda mempunyai sebarang soalan, anda boleh bertanya di ruangan mesej dan saya akan cuba sedaya upaya untuk menjawabnya.

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