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PHP实现elm

2026-02-14 08:18:39PHP

PHP实现ELM（极限学习机）

ELM（Extreme Learning Machine）是一种单隐层前馈神经网络算法，其特点是隐层节点参数随机生成且无需调整，仅需计算输出权重。以下为PHP实现ELM的核心步骤及代码示例：

数据预处理

数据需归一化至[0,1]或[-1,1]区间。示例代码：

PHP实现elm

function normalizeData(array $data, float $min, float $max): array {
    return array_map(function($x) use ($min, $max) {
        return ($x - $min) / ($max - $min);
    }, $data);
}

随机生成隐层参数

隐层权重和偏置随机初始化：

PHP实现elm

$inputSize = 4; // 输入特征维度
$hiddenSize = 100; // 隐层节点数

$weights = array_map(function() use ($inputSize) {
    return array_map('mt_rand', array_fill(0, $inputSize, -1), array_fill(0, $inputSize, 1));
}, array_fill(0, $hiddenSize, null));

$biases = array_map('mt_rand', array_fill(0, $hiddenSize, -1), array_fill(0, $hiddenSize, 1));

计算隐层输出

使用sigmoid激活函数：

function sigmoid(float $x): float {
    return 1.0 / (1.0 + exp(-$x));
}

function hiddenOutput(array $input, array $weights, array $biases): array {
    return array_map(function($w, $b) use ($input) {
        $sum = array_sum(array_map(function($wi, $xi) {
            return $wi * $xi;
        }, $w, $input));
        return sigmoid($sum + $b);
    }, $weights, $biases);
}

计算输出权重

通过Moore-Penrose伪逆求解：

function pseudoInverse(array $matrix): array {
    // 需实现矩阵转置、乘法及SVD分解
    // 此处简化为调用外部库（如NumPHP）
    return $result;
}

$H = []; // 所有样本的隐层输出矩阵
$T = []; // 目标输出矩阵
$beta = pseudoInverse($H) * $T; // 输出权重

预测函数

function predict(array $input, array $weights, array $biases, array $beta): float {
    $h = hiddenOutput($input, $weights, $biases);
    return array_sum(array_map(function($hi, $bi) {
        return $hi * $bi;
    }, $h, $beta));
}