라이브러리
[PHP] fann_get_bit_fail - 실패 비트 수
FANN_get_bit_fail 함수
FANN_get_bit_fail 함수는 FANN 라이브러리에서 사용되는 함수 중 하나입니다. 이 함수는 신경망의 학습 과정에서 발생한 비트 오류의 수를 반환합니다. 비트 오류는 신경망이 학습 데이터를 처리하는 과정에서 발생하는 오류로, 신경망의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다.
함수 사용법
FANN_get_bit_fail 함수는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
php
fann_get_bit_fail($ann)
* `$ann` : 학습된 신경망 객체
예제
다음은 FANN 라이브러리와 PHP를 사용하여 신경망을 학습하고, 비트 오류의 수를 확인하는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// FANN 라이브러리 로드
require_once 'fann.php';
// 신경망 객체 생성
$ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);
// 학습 데이터 로드
$data = array(
array(0, 0, 0),
array(0, 1, 1),
array(1, 0, 1),
array(1, 1, 0)
);
// 학습 데이터 설정
fann_set_activation_steepness_hidden($ann, 0.7);
fann_set_activation_steepness_output($ann, 0.7);
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// 학습
fann_train_on_data($ann, $data, count($data), 1000, 0.01);
// 비트 오류의 수 확인
echo "비트 오류의 수 : " . fann_get_bit_fail($ann) . "
";
// 신경망 객체 삭제
fann_destroy($ann);
?>
이 예제에서는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 학습하고, 비트 오류의 수를 확인하는 과정을 보여줍니다. 신경망은 3개의 입력 노드, 2개의 은닉 노드, 1개의 출력 노드를 가지고 있으며, 시그모이드 함수를 사용하여 활성화 함수를 설정합니다. 학습 데이터는 4개의 샘플로 구성되어 있으며, 신경망은 1000번의 반복 학습을 통해 학습됩니다. 비트 오류의 수는 `fann_get_bit_fail` 함수를 사용하여 확인할 수 있습니다.
결과
이 예제를 실행하면 다음 결과가 출력됩니다.
#hostingforum.kr
비트 오류의 수 : 0
이 결과는 신경망이 학습 데이터를 정확하게 학습했음을 의미합니다. 비트 오류의 수가 0인 것은 신경망이 학습 데이터를 완벽하게 학습했음을 의미합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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