README.ru.md

#neural-network (Нейронная сеть)

######Выбор языка документации:

##Требования Пакет работает только на версии PHP 5.5 или выше.

##Установка ####Способ №1 (рекомендуемый): используя Composer О Composer'е getcomposer.org.

Используйте команду:

composer require a1essandro/neural-network:dev-master

Пакет neural-network автоматически скачается в папку vendors Вашего проекта

####Способ №2: клонирование репозитория Выполните команду

git clone https://github.com/A1essandro/neural-network

Папка с пакетом будет скопирована в текущую папку.

Вы не сможете использовать примеры из папки demo без изменения кода, если у Вас не установлен composer

##Примеры использования пакета

###пример XOR:

use Neural\BackpropagationTeacher;
use Neural\MultilayerPerceptron;

require_once '../vendor/autoload.php';

//Создание нейронной (многослойного перцептрона) сети с 2-мя входными нейронами, одним скрытым слоем с 2-мя нейронами и одним выходом:
$p = new MultilayerPerceptron([2, 2, 1]); //Вы можете добавить нейроны в любой слой, или же добавить скрытые слои, например: [2, 3, 2, 1]
$p->generateSynapses(); //автоматическое генерирование синапсов 

$t = new BackpropagationTeacher($p); //"Учитель" с алгоритмом "обратное распространение ошибки"

//Тренирует, пока не достигнет нужного результата (максимальное количество итераций задается 4-м параметром)
$learningResult = $t->teachKit(
    [[1, 0], [0, 1], [1, 1], [0, 0]], //набор входных параметров для обучения
    [[1], [1], [0], [0]], //соотверствующие ожидания выходного слоя
    0.3, //погрешность
    10000 //максимальное количество итераций обучения
);

if ($learningResult != -1) {
    echo '1,0: ' . round($p->input([1, 0])->output()[0]) . PHP_EOL;
    echo '0,1: ' . round($p->input([0, 1])->output()[0]) . PHP_EOL;
    echo '0,0: ' . round($p->input([0, 0])->output()[0]) . PHP_EOL;
    echo '1,1: ' . round($p->input([1, 1])->output()[0]) . PHP_EOL;
}

/* Результат, если обучение прошло успешно:
1,0: 1
0,1: 1
0,0: 0
1,1: 0
*/

####Ручное конфигурирование нейронной сети

$p = new MultilayerPerceptron([2, 2, 1]);

//Равнозначно:

$p = new MultilayerPerceptron();
$p->addLayer(new Layer())->toLastLayer()
    ->addNode(new Input())
    ->addNode(new Input())
    ->addNode(new Bias());
$p->addLayer(new Layer())->toLastLayer()
    ->addNode(new Neuron())
    ->addNode(new Neuron())
    ->addNode(new Bias());
$p->addLayer(new Layer())->toLastLayer()
    ->addNode(new Neuron());

//Не забудьте добавить синапсы:

$p->generateSynapses();

//Или Вы можете управлять процессом самостоятельно, добавляя синапсы для каждого нейрона:

$neuronFilter = function($node) {
    return $node instanceof Neuron;
};

$secondLayerNeuron = iterator_to_array($p->getLayers()[1]->getNodes($neuronFilter))[0];
$input = iterator_to_array($p->getLayers()[0]->getNodes())[0];
$secondLayerNeuron->addSynapse(new Synapse($input));

//и так далее...