PHP实现elm
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，以其快速训练速度和良好的泛化性能著称。以下是PHP实现ELM的关键步骤和代码示例：
数据预处理
将输入数据归一化到[0,1]或[-1,1]范围，避免数值不稳定。PHP中可使用以下方法：
function normalize($data, $min, $max) {
return ($data - $min) / ($max - $min);
}随机权重生成
ELM的输入层到隐层的权重随机生成并固定。PHP中可用mt_rand()函数：
$input_nodes = 5; // 输入层节点数
$hidden_nodes = 10; // 隐层节点数
$weights = [];
for ($i = 0; $i < $input_nodes; $i++) {
for ($j = 0; $j < $hidden_nodes; $j++) {
$weights[$i][$j] = mt_rand() / mt_getrandmax() * 2 - 1; // [-1,1]区间
}
}隐层激活函数
常用Sigmoid或ReLU函数。PHP实现Sigmoid：
function sigmoid($x) {
return 1.0 / (1.0 + exp(-$x));
}隐层输出计算
function hidden_layer_output($input, $weights) {
$hidden_output = array_fill(0, count($weights[0]), 0.0);
foreach ($weights as $i => $w_row) {
foreach ($w_row as $j => $w) {
$hidden_output[$j] += $input[$i] * $w;
}
}
return array_map('sigmoid', $hidden_output);
}输出权重计算
使用Moore-Penrose伪逆求解最小二乘解：
function calculate_output_weights($H, $T) {
// $H: 隐层输出矩阵，$T: 目标输出矩阵
$Ht = matrix_transpose($H);
$HtH = matrix_multiply($Ht, $H);
$inv_HtH = matrix_inverse($HtH);
$inv_HtH_Ht = matrix_multiply($inv_HtH, $Ht);
return matrix_multiply($inv_HtH_Ht, $T);
}预测函数
function predict($input, $input_weights, $output_weights) {
$hidden_out = hidden_layer_output($input, $input_weights);
$prediction = 0.0;
foreach ($hidden_out as $i => $h) {
$prediction += $h * $output_weights[$i];
}
return $prediction;
}注意事项
- 矩阵运算需自定义实现或使用PHP扩展如php-matrix
- 大数据集需考虑分块计算伪逆
- 分类问题需将输出转换为one-hot编码
- 回归问题需确保输出层使用线性激活
完整实现需包含矩阵运算库，或使用现成的数值计算包如PHP-ML（PHP Machine Learning库）中的ELM实现。
