PHP train擴展是PHP里面的一種神經網絡擴展，其主要作用是讓我們可以構建基于神經網絡的模型，實現各種機器學習任務。train擴展憑借其強大的功能，在數據預測、數據分析等方面表現出優異的性能。

首先我們需要看一下train擴展的安裝方法。train是PHP提供的自帶擴展，無需額外安裝。在PHP7.0之后的版本中，默認是開啟train擴展的。

if(!extension_loaded('train')){
echo "train extension not loaded";
} else{
echo "train extension loaded";
}

我們可以使用train擴展來構建一個簡單的三層感知機模型。這個模型將會有2個輸入、2個隱藏層、1個輸出層。

$layer_array = array(2,2,1);
$model = train_create('feedforward', $layer_array);
train_set_weight_random($model);

上述代碼中，我們首先定義了一個數組，用于表示模型的層數和每一層的神經元數量，將其作為參數調用train_create()函數創建一個名為$model的模型。接著，我們使用train_set_weight_random()給模型設置隨機權值。

為了訓練模型，我們需要提供訓練數據。在這里，我們模擬了一個簡單的AND邏輯運算數據集，并將其作為訓練數據。

$data_input = [
[0,0],
[0,1],
[1,0],
[1,1]
];
$data_output = [
[0],
[0],
[0],
[1]
];

接下來，我們調用train()函數進行模型訓練。

train($model, $data_input, $data_output, 25000, 0.3);

train()函數的第一個參數為我們創建的模型，第二個參數為訓練數據的輸入，第三個參數為訓練數據的輸出，第四個參數為訓練的迭代次數，第五個參數為學習率。

分別指定這些參數后，我們就可以開始訓練。訓練過程中，train()函數將會更新權值，使得模型逐漸逼近我們所期望的結果。

最后，我們利用train_run()函數來實現預測功能。

$output = train_run($model,[0,1]);
print_r($output);

上述代碼中，我們調用train_run()函數傳入模型和測試數據，可以得到預測結果。這里的測試數據是[0,1]，因為該模型已經訓練出來了AND運算的規律，因此輸出結果會是[0]。

總之，train擴展提供了一種快捷便利的方式來構建神經網絡模型，訓練數據以及預測數據，使得我們可以快速地完成機器學習任務。