라이브러리
[PHP] fann_descale_train - 이전에 계산된 매개변수를 기반으로 입력 및 출력 데이터 축소
PHP에서 FANN Descale Train
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN 라이브러리는 신경망을 학습하고 예측할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 글에서는 FANN 라이브러리의 `descale_train` 함수에 대해 자세히 설명하고 예제를 포함하겠습니다.
FANN Descale Train 함수
`descale_train` 함수는 FANN 라이브러리의 `train` 함수를 호출하기 전에 호출하는 함수입니다. `train` 함수는 신경망을 학습하기 위해 사용하는 함수입니다. `descale_train` 함수는 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다.
`descale_train` 함수의 매개 변수는 다음과 같습니다.
* `$ann`: FANN 라이브러리를 사용하여 생성한 신경망 객체
* `$input`: 입력 데이터
* `$output`: 출력 데이터
예제
다음은 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 학습하는 예제입니다. 이 예제에서는 `descale_train` 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링합니다.
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php
<?php
// FANN 라이브러리 로드
require_once 'fann.php';
// 신경망 생성
$ann = FANN::createStandard(2, 3, 1);
// 입력 데이터
$input = array(
array(0.5, 0.3),
array(0.2, 0.7),
array(0.8, 0.1),
array(0.1, 0.9),
array(0.6, 0.4)
);
// 출력 데이터
$output = array(
array(0.8),
array(0.2),
array(0.9),
array(0.1),
array(0.7)
);
// 스케일링
FANN::descale_train($ann, $input, $output);
// 학습
FANN::train_on_data($ann, $input, $output);
// 예측
$prediction = FANN::run($ann, array(0.5, 0.3));
// 출력
echo "예측값: $prediction
";
?>
이 예제에서는 2개의 입력 변수와 1개의 출력 변수를 사용하는 신경망을 생성합니다. 입력 데이터와 출력 데이터를 정의한 후 `descale_train` 함수를 호출하여 입력 데이터를 스케일링합니다. 그 후 `train_on_data` 함수를 호출하여 신경망을 학습하고 `run` 함수를 호출하여 예측합니다.
참고
FANN 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN 라이브러리는 신경망을 학습하고 예측할 수 있는 기능을 제공합니다. `descale_train` 함수는 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용되는 함수입니다. 이 함수를 사용하여 신경망을 학습하기 전에 입력 데이터를 스케일링할 수 있습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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