Построение нейронных сетей в php используя FANN, пример реализации

Передо мной предстала задача анализа большого количества информации и выявления закономерностей. И первое, что пришло в голову — построить математическую модель с помощью нейронной сети.

Поскольку данные для анализа формируются в php и мне этот язык сейчас ближе всего, то искалась библиотека с интерфейсом для php. В связи с этим мне порекомендовали FANN (Fast Artificial Neural Network) — открытое программное обеспечение для построения сетей. У этого решения есть апи для 15 языков, так что почти каждый сможет выбрать что-то для себя.

Пример. Распознавание языка текста на странице

Для примера возьмем задачу легкую, но недалекую от нашей реальности и от серьезных задач. Допустим есть 1000 документов, на 3-х разных языках. Пусть это будут французский, английский и польский. Наша задача научить нейронную сеть распознавать язык документа. Для этого мы используем самый простой частотный механизм. Но тем не менее его результаты неплохи. Его суть в том, что у каждого языка с разной частотой в тексте встречаются одни и те же символы. Мы подготавливаем 3 больших куска текста для каждого из языков (английский, французкий, польский), посчитаем для каждого символа частоты. Эти данные мы передадим в нейронную сеть, с указанием какой набор частот принадлежит каждому из языков. Дальше нейронная сеть все сделает сама.

Начнем с установки FANN

Пример, установки привожу для Ubuntu.

1) Нужно установить пакеты libfann1 и libfann1-dev

apt-get install libfann* 

2) Добавить поддержку fann в php
У меня стоит Apache и установлен модуль php5-dev, поэтому я делаю так

 # wget http://pecl.php.net/get/fann # tar xvfz  fann # cd fann-0.1.1 # phpize # ./configure # make 

Если при компиляции появиться ошибки и среди них будет вот такая

fann.c:393: error: ‘zif_fannOO___set’ undeclared (first use in this function)

то следует отредактировать файл php_fann.h и за комментировать строчку 28 #define PHP_FANN_OO 1
После этого заново скомпилировать.

В итоге у нас генерируются модули которые нужно подключить к php

sudo cp -R ./modules/* /usr/lib/php5/20090626+lfs/

И в php.ini дописать

extension=fann.so

Перегрузили апач и проверили что все ок

php -m | grep fann

Решение задачи

Для этого нужно выполнить 2 шага:
1) Обучить сеть (первый листинг)
2) И использовать готовую модель для классификации (второй листинг)

Приведу пример для первого этапа и сразу укажу ссылку на документацию

Код я максимально снабдил комментариями, что бы было понятно что к чему и не разбирать его отдельно.

Файл train.php

<?php  /*  * Задаем параметры сети. 256 - это количество входов, оно должно равняться количеству ваших параметров,  * По хорошему в этом примере должно быть намного меньне, равно количесству букв в алфавитах.  * 128 - это количество нейронов в промежуточном слое. Здесь нуужно экспериментальным путем подбирать это число.  * 3 это количество выходящих сигналов. По скольку у нас 3 языка, то для каждого будет возвращена вероятность  * 1.0 - connection_rate - его лучше не менять  * 0.7 - learning_rate - описано здесь хорошо http://www.basegroup.ru/glossary/definitions/learning_rate/  * */ $ann = fann_create(array(256, 128, 3), 1.0, 0.7);  /*  * Первый параметр - указатель на нашу сеть, второй - обучающие данные.  * Мы загружаем 3 порции данных.Каждая порция состоит их входящих показателей и эталонных результирующих.  * В нем мы сообщаем, что при таких показателях, как мы сейчас передаем, нужно весь вес  * отдавать на первы нейрон (array(1, 0, 0) // Outputs). при загрузке других типов данный мы смещаем вес на другой нейрон  * generate_frequencies - просто расчитывает частоты.  *  * Последние 3 параметра это  * - максимальное кол-во итераций  * - максимальное кол-во ошибок  * - промежуток между выводами информации   *   * В файлах en.txt, fr.txt, pl.txt хранится текс размером где-то в 10000 символов для конкретного языка  * */ fann_train($ann,     array(         array(             generate_frequencies(file_get_contents("en.txt")), // Inputs             array(1, 0, 0) // Outputs         ),         array(             generate_frequencies(file_get_contents("fr.txt")), // Inputs             array(0, 1, 0) // Outputs         ),         array(             generate_frequencies(file_get_contents("pl.txt")), // Inputs             array(0, 0, 1) // Outputs         ),     ),     100000,     0.00001,     1000 );  /*  * Сохранить нашу модель в файл. в дальнейшем ее можно использовать для класификации  * */ fann_save($ann,"classify.txt");   /*  * Функция расчета частот  * */ function generate_frequencies($text){     // Удалим все кроме букв     $text = preg_replace("/[^\p{L}]/iu", "", strtolower($text));      // Найдем параметры для расчета частоты     $total = strlen($text);     $data = count_chars($text);      // Ну и сам расчет     array_walk($data, function (&$item, $key, $total){         $item = round($item/$total, 3);     }, $total);      return array_values($data); }  ?> 

В коде выше мы только сгенерили модель. А теперь проверим ее в деле, код ниже анализирует текст и выдает оценку принадлежности к тому или иному языку.

Файл run.php

<?php  /*  * Загружаем модель из файла. Эту модель мы создали на предыдущем шаге.  * */ $ann = fann_create("classify.txt");   /*  * Ниже я в нашу сеть передаю 3 текста на разных языках  * Смотрим результат  * */  $output = fann_run($ann, generate_frequencies("ANN are slowly adjusted so as to produce the same output as in             the examples. The hope is that when the ANN is shown a new             X-ray images containing healthy tissues"));  var_dump($output);  $output = fann_run($ann, generate_frequencies("Voyons, Monsieur, absolument pas, les camions d’aujourd’hui ne se traînent pas, bien au contraire. Il leur arrive même de pousser les voitures. Non, croyez moi, ce qu’il vous faut, c’est un camion !      - Vous croyez ? Si vous le dites. Est-ce que je pourrais l’avoir en rouge ?      - Bien entendu cher Monsieur,vos désirs sont des ordres, vous l’aurez dans quinze jours clé en main. Et la maison sera heureuse de vous offrir le porte-clé. Si vous payez comptant. Cela va sans dire, ajouta Monsieur Filou.      - Ah, si ce "));  var_dump($output);  $output = fann_run($ann, generate_frequencies("tworząc dzieło literackie, pracuje na języku. To właśnie język stanowi tworzywo, dzięki któremu powstaje tekst. Język literacki ( lub inaczej artystyczny) powstaje poprzez wybór odpowiednich środków i przy wykorzystaniu odpowiednich zabiegów technicznych.             Kompozycja - jest to układ elementów treściowych i formalnych dzieła dokonanych według określonych zasad konstrukcyjnych.             Kształtowanie tworzywa dzieła literackiego jest procesem skomplikowanym i przebiegającym na wielu poziomach.             Składa się na nie:"));  var_dump($output);  ?> 

Результат

Наша модель сгенерировала следующие ответы по текстам.
В первом случае модель решила что ей на вход передали английский язык (98%) и она права

 array(3) {   [0]=>   float(0.98745632171631)   [1]=>   float(0.0094089629128575)   [2]=>   float(0) } 

Во втором тексте она приняла решение в пользу французского и снова оказалась права

 array(3) {   [0]=>   float(0)   [1]=>   float(0.99334162473679)   [2]=>   float(0) } 

Третий текст она тоже правильно распознала, как польский

 array(3) {   [0]=>   float(0.015697015449405)   [1]=>   float(0)   [2]=>   float(1) } 

Некоторые пользователи жалуются что нейронные сети выдают вероятности, а не конкретный ответ. Для тех кто в танке добавлю, что в нашем мире все основано на вероятностях. За правильный ответ нужно считать тот который верен хотя бы на 90%, если меньше то сеть нужно до обучать, что бы улучшить классификацию.

Не смотря на такую простую систему нейронная сеть дает хорошие показатели. Можно сделать n-граммы и по ним классифицировать, это будет еще надежнее, можно оба варианта комбинировать. Нейронные сети мощный инструмент, нужно лишь научиться им пользоваться

Перейти на сайт FANN