라이브러리
[PHP] fann_create_sparse_array - 레이어 크기 배열을 사용하여 완전히 연결되지 않은 표준 역전파 신경망을 생성합니다.
FANN 라이브러리 소개
FANN(Fast Artificial Neural Network)은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN은 신경망을 구축하고 학습하는 데 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 FANN 라이브러리에서 `fann_create_sparse_array` 함수에 대해 자세히 설명하겠습니다.
fann_create_sparse_array 함수
`fann_create_sparse_array` 함수는 FANN 라이브러리에 있는 함수 중 하나입니다. 이 함수는 신경망의 입력 및 출력 노드의 배열을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 FANN 라이브러리에서 신경망을 구축하는 데 필수적인 함수입니다.
함수 시그니처
`fann_create_sparse_array` 함수의 시그니처는 다음과 같습니다.
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php
fann_type* fann_create_sparse_array(fann_type* in, fann_type* out, int num_inputs, int num_outputs)
* `in`: 입력 노드의 배열입니다.
* `out`: 출력 노드의 배열입니다.
* `num_inputs`: 입력 노드의 수입니다.
* `num_outputs`: 출력 노드의 수입니다.
함수 설명
`fann_create_sparse_array` 함수는 입력 및 출력 노드의 배열을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 FANN 라이브러리에서 신경망을 구축하는 데 필수적인 함수입니다.
이 함수는 입력 및 출력 노드의 배열을 생성하고, 그 배열을 반환합니다. 입력 및 출력 노드의 배열은 신경망의 구조를 정의하는 데 사용됩니다.
예제
다음 예제는 `fann_create_sparse_array` 함수를 사용하여 신경망의 입력 및 출력 노드의 배열을 생성하는 방법을 보여줍니다.
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php
// 입력 노드의 배열을 생성합니다.
fann_type* inputs = fann_create_sparse_array(NULL, NULL, 2, 0);
// 출력 노드의 배열을 생성합니다.
fann_type* outputs = fann_create_sparse_array(NULL, NULL, 0, 2);
// 신경망의 구조를 정의합니다.
fann_type* structure = fann_create_sparse_array(inputs, outputs, 2, 2);
// 신경망을 생성합니다.
fann* ann = fann_create_standard(2, 2, 2);
// 신경망의 구조를 설정합니다.
fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 0.5);
fann_set_activation_steepness_output(ann, 0.5);
// 신경망을 초기화합니다.
fann_init_weights(ann, structure);
// 신경망을 사용합니다.
// 신경망을 삭제합니다.
fann_destroy(ann);
fann_destroy(structure);
fann_destroy(inputs);
fann_destroy(outputs);
이 예제는 `fann_create_sparse_array` 함수를 사용하여 신경망의 입력 및 출력 노드의 배열을 생성하는 방법을 보여줍니다. 이 함수는 FANN 라이브러리에서 신경망을 구축하는 데 필수적인 함수입니다.
결론
`fann_create_sparse_array` 함수는 FANN 라이브러리에서 신경망의 입력 및 출력 노드의 배열을 생성하는 데 사용되는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 구조를 정의하는 데 필수적인 함수입니다. 이 글에서는 이 함수의 사용법과 예제를 보여주었습니다.
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