การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา PHP แบบง่าย ๆ

ทำความรู้จักกับ Neural Network

ทำไมต้องใช้ Neural Network?

การใช้ Neural Network มีข้อได้เปรียบในหลายด้าน เช่น

ตัวอย่าง Use Case

สำหรับตัวอย่างการใช้ Neural Network ในโลกจริง เราจะมองไปที่การจำแนกประเภทของอีเมลว่าเป็น **Spam** หรือ **Not Spam** การใช้ Neural Network ในการจัดการกับข้อมูล Email สามารถช่วยให้ผู้ใช้ลดการรับอีเมลที่ไม่จำเป็นได้

ตัวอย่าง Code การ Implement Neural Network ใน PHP

ในตัวอย่างนี้เราจะสร้าง Neural Network แบบง่าย ๆ โดยมี 2 Layers ด้วย PHP ซึ่งเราไม่จำเป็นต้องใช้ Library ใด ๆ ขอให้ใช้ความเข้าใจพื้นฐานในการทำงาน

 <?php

class NeuralNetwork {
    private $inputLayerSize;
    private $hiddenLayerSize;
    private $outputLayerSize;

    private $weightsInputHidden;
    private $weightsHiddenOutput;

    public function __construct($inputLayerSize, $hiddenLayerSize, $outputLayerSize) {
        $this->inputLayerSize = $inputLayerSize;
        $this->hiddenLayerSize = $hiddenLayerSize;
        $this->outputLayerSize = $outputLayerSize;

        // Generate weights
        $this->weightsInputHidden = $this->initializeWeights($this->inputLayerSize, $this->hiddenLayerSize);
        $this->weightsHiddenOutput = $this->initializeWeights($this->hiddenLayerSize, $this->outputLayerSize);
    }

    private function initializeWeights($inputSize, $outputSize) {
        return array_map(function($i) use ($outputSize) {
            return array_map(function($j) {
                return rand() / getrandmax() * 2 - 1; // Initialize weights between -1 and 1
            }, range(1, $outputSize));
        }, range(1, $inputSize));
    }

    private function sigmoid($x) {
        return 1 / (1 + exp(-$x));
    }

    public function forward($inputs) {
        // Input to hidden layer
        $hiddenInputs = array_map(function($weights) use ($inputs) {
            return array_reduce($weights, function($carry, $w) use ($inputs) {
                return $carry + ($w * $inputs[$carry]);
            });
        }, $this->weightsInputHidden);

        $hiddenOutputs = array_map([$this, 'sigmoid'], $hiddenInputs);

        // Hidden to output layer
        $finalInputs = array_map(function($weights) use ($hiddenOutputs) {
            return array_reduce($weights, function($carry, $w) use ($hiddenOutputs) {
                return $carry + ($w * $hiddenOutputs[$carry]);
            });
        }, $this->weightsHiddenOutput);

        return array_map([$this, 'sigmoid'], $finalInputs);
    }
}

// ตัวอย่างการเรียกใช้งาน
$nn = new NeuralNetwork(3, 3, 2); // 3 inputs, 3 hidden neurons, 2 outputs
$inputs = [1, 0, 1];

$outputs = $nn->forward($inputs);
print_r($outputs);
?>

อธิบายการทำงาน

- ฟังก์ชัน `forward` จะรับข้อมูลเข้าและประมวลผลไปยัง Hidden Layer และ Output Layer

- ผลลัพธ์สุดท้ายคือการใช้ฟังก์ชันซิกมอยด์ (sigmoid function) เพื่อแปลงค่าที่ได้

สรุป

การใช้ Neural Network เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล เมื่อคุณเข้าใจโครงสร้างหลักและการทำงานพื้นฐานแล้ว คุณก็สามารถขยายและปรับใช้ได้ในบริบทที่ซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ การเรียนรู้เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและ Machine Learning ใน PHP ก็เป็นอีกหนึ่งทักษะที่น่าสนใจ

หากคุณสนใจที่จะพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถเข้าศึกษากับ EPT (Expert Programming Tutor) ซึ่งมีหลักสูตรที่หลากหลายและสอนโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์!

การเข้าศึกษาที่ EPT จะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานและเทคนิคขั้นสูงเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning และการพัฒนา Neural Network ได้น่าหลักสูตรที่จะช่วยสร้างอนาคตของคุณในด้านเทคโนโลยี!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง