라이브러리
[PHP] fann_descale_input - 이전에 계산된 매개변수를 기반으로 ann에서 가져온 후 입력 벡터의 데이터 크기 조정
PHP에서 FANN_descale_input 함수
FANN_descale_input 함수는 FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리의 일부로, 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 신경망의 입력 데이터를 0과 1 사이의 범위로 변환하여, 신경망의 학습과 예측을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.
FANN_descale_input 함수의 사용
FANN_descale_input 함수는 다음과 같은 형식으로 사용됩니다.
#hostingforum.kr
php
double FANN_descale_input(double value, double scale, double shift)
* `value`: 스케일링을 적용할 입력 데이터의 값입니다.
* `scale`: 입력 데이터의 스케일링을 위한 스케일링 계수입니다.
* `shift`: 입력 데이터의 스케일링을 위한 시프트 계수입니다.
예제
다음 예제는 FANN_descale_input 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// 입력 데이터의 스케일링 계수와 시프트 계수
$scale = 0.1;
$shift = 0.5;
// 입력 데이터
$value = 10.0;
// FANN_descale_input 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링
$scaled_value = FANN_descale_input($value, $scale, $shift);
// 스케일링된 입력 데이터를 출력
echo "스케일링된 입력 데이터: $scaled_value
";
?>
이 예제에서는 입력 데이터 `10.0`을 스케일링 계수 `0.1`과 시프트 계수 `0.5`를 사용하여 스케일링합니다. 스케일링된 입력 데이터는 `0.5`입니다.
FANN_descale_input 함수의 중요성
FANN_descale_input 함수는 신경망의 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 신경망의 학습과 예측을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다. 또한, 스케일링은 신경망의 오류를 줄여주고, 신경망의 성능을 향상시킵니다.
FANN_descale_input 함수의 제한
FANN_descale_input 함수는 입력 데이터의 스케일링을 위한 스케일링 계수와 시프트 계수를 필요로 합니다. 이 계수는 신경망의 학습과 예측에 영향을 미치므로, 적절한 계수를 선택하는 것이 중요합니다. 또한, FANN_descale_input 함수는 단일 입력 데이터를 스케일링할 때 사용됩니다. 다중 입력 데이터를 스케일링할 때는 FANN_descale_input 함수를 반복적으로 사용하거나, 다른 함수를 사용해야 합니다.
결론
FANN_descale_input 함수는 PHP에서 신경망의 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 신경망의 학습과 예측을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다. FANN_descale_input 함수의 사용은 신경망의 성능을 향상시키고, 오류를 줄여줍니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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