라이브러리
[PHP] fann_create_sparse - 완전히 연결되지 않은 표준 역전파 신경망을 생성합니다.
FANN 라이브러리 소개
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 이 라이브러리에는 신경망을 생성, 학습, 테스트할 수 있는 다양한 함수들이 포함되어 있습니다. 이 중에서 `fann_create_sparse` 함수는 가중치가 희소한 신경망을 생성하는 함수입니다.
fann_create_sparse 함수
`fann_create_sparse` 함수는 가중치가 희소한 신경망을 생성하는 함수입니다. 이 함수는 다음과 같은 파라미터를 받습니다.
* `num_inputs`: 입력 뉴런의 수
* `num_outputs`: 출력 뉴런의 수
* `num_layers`: 은닉층의 수
* `num_neurons_hidden`: 은닉층의 뉴런의 수
* `connection_rate`: 연결률 (0.0 ~ 1.0)
이 함수는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
1. 가중치가 희소한 신경망을 생성합니다.
2. 입력 뉴런의 수, 출력 뉴런의 수, 은닉층의 수, 은닉층의 뉴런의 수를 설정합니다.
3. 연결률을 설정합니다. 연결률은 0.0에서 1.0 사이의 값으로, 연결률이 높을수록 뉴런 사이의 연결이 많아집니다.
예제
다음은 `fann_create_sparse` 함수를 사용하여 가중치가 희소한 신경망을 생성하는 예제입니다.
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php
<?php
// 입력 뉴런의 수
$num_inputs = 2;
// 출력 뉴런의 수
$num_outputs = 1;
// 은닉층의 수
$num_layers = 1;
// 은닉층의 뉴런의 수
$num_neurons_hidden = 10;
// 연결률
$connection_rate = 0.5;
// 가중치가 희소한 신경망을 생성
$ann = fann_create_sparse($num_inputs, $num_outputs, $num_layers, $num_neurons_hidden, $connection_rate);
// 신경망을 초기화합니다.
fann_set_activation_steepness_hidden($ann, 0.5);
fann_set_activation_steepness_output($ann, 0.5);
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// 신경망을 학습합니다.
fann_train_on_data($ann, "train_data.dat", 100000);
// 신경망을 테스트합니다.
fann_save($ann, "ann.net");
fann_save_w($ann, "ann_w.net");
?>
이 예제에서는 가중치가 희소한 신경망을 생성하고, 신경망을 초기화하고, 신경망을 학습하고, 신경망을 테스트합니다. `fann_create_sparse` 함수를 사용하여 가중치가 희소한 신경망을 생성하고, 신경망을 학습하고, 신경망을 테스트하는 방법을 보여줍니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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