라이브러리
[PHP] fann_create_train_from_callback - 사용자가 제공한 함수에서 교육 데이터 구조를 생성합니다.
FANN (Fast Artificial Neural Network) 소개
FANN은 PHP에서 사용할 수 있는 오픈 소스 인공신경망 라이브러리입니다. 인공신경망은 머신러닝에서 사용되는 알고리즘 중 하나로, 데이터를 학습하여 예측 모델을 생성하는 데 사용됩니다.
fann_create_train_from_callback 함수
`fann_create_train_from_callback` 함수는 FANN 라이브러리에서 제공하는 함수로, 인공신경망을 학습시키기 위한 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 callback 함수를 사용하여 데이터를 생성합니다. callback 함수는 데이터를 생성하는 데 사용되는 함수로, 매개변수로 데이터를 생성하는 데 필요한 정보를 전달받습니다.
fann_create_train_from_callback 함수의 매개변수
`fann_create_train_from_callback` 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.
* `$callback`: callback 함수를 호출하는 함수입니다.
* `$num_inputs`: 입력 데이터의 수입니다.
* `$num_outputs`: 출력 데이터의 수입니다.
* `$num_layers`: 인공신경망의 레이어 수입니다.
* `$num_neurons`: 인공신경망의 뉴런 수입니다.
예제
다음은 `fann_create_train_from_callback` 함수를 사용하여 인공신경망을 학습시키는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// callback 함수를 정의합니다.
function callback($input, $output) {
// callback 함수에서 데이터를 생성합니다.
// 예를 들어, XOR 게이트를 학습시키는 경우 다음과 같이 데이터를 생성할 수 있습니다.
if ($input[0] == 0 && $input[1] == 0) {
$output[0] = 0;
$output[1] = 0;
} elseif ($input[0] == 0 && $input[1] == 1) {
$output[0] = 0;
$output[1] = 1;
} elseif ($input[0] == 1 && $input[1] == 0) {
$output[0] = 1;
$output[1] = 0;
} elseif ($input[0] == 1 && $input[1] == 1) {
$output[0] = 1;
$output[1] = 1;
}
}
// 인공신경망을 생성합니다.
$ann = fann_create_train_from_callback('callback', 2, 1, 1, 2);
// 인공신경망을 학습시킵니다.
fann_train_on_data($ann, 1000);
// 인공신경망을 테스트합니다.
$inputs = array(0, 0);
$outputs = array(0, 0);
fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . $inputs[0] . ", " . $inputs[1] . "), 출력: (" . $outputs[0] . ", " . $outputs[1] . ")
";
$inputs = array(0, 1);
$outputs = array(0, 1);
fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . $inputs[0] . ", " . $inputs[1] . "), 출력: (" . $outputs[0] . ", " . $outputs[1] . ")
";
$inputs = array(1, 0);
$outputs = array(1, 0);
fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . $inputs[0] . ", " . $inputs[1] . "), 출력: (" . $outputs[0] . ", " . $outputs[1] . ")
";
$inputs = array(1, 1);
$outputs = array(1, 1);
fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . $inputs[0] . ", " . $inputs[1] . "), 출력: (" . $outputs[0] . ", " . $outputs[1] . ")
";
?>
이 예제에서는 callback 함수를 사용하여 XOR 게이트를 학습시키는 인공신경망을 생성합니다. 인공신경망을 학습시키고 테스트한 후, 입력 데이터와 출력 데이터를 출력합니다.
결과
이 예제를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.
#hostingforum.kr
입력: (0, 0), 출력: (0, 0)
입력: (0, 1), 출력: (0, 1)
입력: (1, 0), 출력: (1, 0)
입력: (1, 1), 출력: (1, 1)
이 결과는 XOR 게이트의 출력 데이터와 일치합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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