라이브러리
[PHP] fann_create_standard - 표준 완전 연결 역전파 신경망을 생성합니다.
PHP에서 FANN 라이브러리 사용하기
FANN(Fast Artificial Neural Network)은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 신경망을 쉽게 구축하고 학습할 수 있도록 도와줍니다. FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구축하고 학습하는 방법에 대해 설명하겠습니다.
FANN 라이브러리 설치
FANN 라이브러리는 PHP Extension Pack에 포함되어 있습니다. PHP Extension Pack은 PHP에 필요한 다양한 라이브러리를 포함한 패키지입니다. PHP Extension Pack을 설치하면 FANN 라이브러리가 자동으로 설치됩니다.
FANN 라이브러리 사용하기
FANN 라이브러리를 사용하기 위해서는 `fann` 함수를 호출하여 FANN 객체를 생성해야 합니다.
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php
$fann = fann_create_standard($num_inputs, $num_hidden, $num_outputs);
* `$num_inputs`: 입력 신경망의 수
* `$num_hidden`: 은닉 신경망의 수
* `$num_outputs`: 출력 신경망의 수
FANN 객체 설정하기
FANN 객체를 생성한 후, 신경망의 설정을 변경할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
php
fann_set_activation_steepness_hidden($fann, 0.5);
fann_set_activation_steepness_output($fann, 0.5);
fann_set_activation_function_hidden($fann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($fann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
* `fann_set_activation_steepness_hidden()`: 은닉 신경망의 활성화 기울기 설정
* `fann_set_activation_steepness_output()`: 출력 신경망의 활성화 기울기 설정
* `fann_set_activation_function_hidden()`: 은닉 신경망의 활성화 함수 설정
* `fann_set_activation_function_output()`: 출력 신경망의 활성화 함수 설정
FANN 객체 학습하기
FANN 객체를 학습하기 위해서는 `fann_train_on_data()` 함수를 호출해야 합니다.
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php
fann_train_on_data($fann, $training_data, $training_data_length);
* `$fann`: FANN 객체
* `$training_data`: 학습 데이터
* `$training_data_length`: 학습 데이터의 길이
FANN 객체 테스트하기
FANN 객체를 테스트하기 위해서는 `fann_run()` 함수를 호출해야 합니다.
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php
$result = fann_run($fann, $input);
* `$fann`: FANN 객체
* `$input`: 입력 데이터
예제
FANN 라이브러리를 사용하여 XOR 게이트를 구축하고 학습하는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
// XOR 게이트의 입력과 출력
$inputs = array(array(0, 0), array(0, 1), array(1, 0), array(1, 1));
$outputs = array(array(0), array(1), array(1), array(0));
// FANN 객체 생성
$fann = fann_create_standard(2, 2, 1);
// FANN 객체 설정
fann_set_activation_steepness_hidden($fann, 0.5);
fann_set_activation_steepness_output($fann, 0.5);
fann_set_activation_function_hidden($fann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($fann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// FANN 객체 학습
fann_train_on_data($fann, $inputs, $outputs, count($inputs));
// FANN 객체 테스트
for ($i = 0; $i < count($inputs); $i++) {
$result = fann_run($fann, $inputs[$i]);
echo "입력: (" . implode(", ", $inputs[$i]) . "), 출력: " . $result . "
";
}
이 예제에서는 XOR 게이트를 구축하고 학습하는 방법을 보여줍니다. FANN 객체를 생성하고 설정한 후, 학습 데이터를 사용하여 FANN 객체를 학습합니다. 마지막으로, 학습된 FANN 객체를 사용하여 입력 데이터를 테스트합니다.
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