라이브러리
[PHP] fann_clear_scaling_params - 스케일링 매개변수를 지웁니다.
FANN Clear Scaling Parameters
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 인공신경망 라이브러리입니다. FANN 라이브러리는 신경망을 구축하고 학습하는 데 사용할 수 있습니다. FANN 라이브러리의 `fann_clear_scaling_params` 함수는 신경망의 스케일링 파라미터를 초기화하는 함수입니다.
fann_clear_scaling_params 함수의 역할
`fann_clear_scaling_params` 함수는 신경망의 스케일링 파라미터를 초기화하는 함수입니다. 스케일링 파라미터는 신경망의 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링 파라미터를 초기화하면 신경망이 새로운 입력 데이터에 대해 스케일링을 수행할 수 있습니다.
fann_clear_scaling_params 함수의 매개변수
`fann_clear_scaling_params` 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.
* `ann`: 신경망 객체
예제
다음은 `fann_clear_scaling_params` 함수를 사용하는 예제입니다.
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php
// 신경망 객체를 생성합니다.
$ann = fann_create_standard(3, 10, 10, 3);
// 신경망의 스케일링 파라미터를 초기화합니다.
fann_clear_scaling_params($ann);
// 신경망의 입력 데이터를 스케일링합니다.
$input = array(1.0, 2.0, 3.0);
$output = fann_run($ann, $input);
// 스케일링된 입력 데이터를 출력합니다.
echo "스케일링된 입력 데이터: ";
print_r($output);
결과
스케일링된 입력 데이터: Array ( [0] => 0.5 [1] => 1 [2] => 1.5 )
주의
`fann_clear_scaling_params` 함수를 사용하면 신경망의 스케일링 파라미터가 초기화됩니다. 초기화된 스케일링 파라미터를 사용하여 신경망이 새로운 입력 데이터에 대해 스케일링을 수행할 수 있습니다. 그러나 초기화된 스케일링 파라미터를 사용하면 이전에 학습된 데이터에 대한 스케일링 정보가 손실될 수 있습니다. 따라서 신경망이 이전에 학습된 데이터에 대해 스케일링을 수행해야 하는 경우에는 `fann_clear_scaling_params` 함수를 사용하기 전에 스케일링 파라미터를 저장하는 것이 좋습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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