라이브러리
[PHP] fann_get_cascade_num_candidates - 훈련 중에 사용된 후보자 수를 반환합니다.
FANN 라이브러리와 캐스케이드 알고리즘
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 인공신경망 라이브러리입니다. 인공신경망은 머신러닝의 한 종류로, 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용됩니다. FANN 라이브러리에는 다양한 알고리즘과 기능이 포함되어 있습니다. 여기에서는 `fann_get_cascade_num_candidates` 함수에 대해 설명하겠습니다.
fann_get_cascade_num_candidates 함수
`fann_get_cascade_num_candidates` 함수는 캐스케이드 알고리즘에서 사용할 후보 개수를 반환하는 함수입니다. 캐스케이드 알고리즘은 인공신경망을 여러 단계로 나누어 학습하는 알고리즘입니다. 각 단계에서 학습된 인공신경망은 이전 단계의 출력을 입력으로 사용합니다.
이 함수는 인공신경망의 구조와 학습 매개변수를 고려하여 후보 개수를 계산합니다. 후보 개수는 캐스케이드 알고리즘의 성능과 관련이 있습니다. 적절한 후보 개수를 선택하면 캐스케이드 알고리즘의 성능이 향상됩니다.
예제
다음 예제는 FANN 라이브러리를 사용하여 인공신경망을 생성하고 `fann_get_cascade_num_candidates` 함수를 호출하는 방법을 보여줍니다.
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php
<?php
// 인공신경망 생성
$ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);
// 학습 매개변수 설정
fann_set_train_stop_function($ann, FANN_STOPFUNC_BIT);
fann_set_train_error_function($ann, FANN_ERRORFUNC_BIT);
fann_set_activation_steepness_hidden($ann, 0.7);
fann_set_activation_steepness_output($ann, 0.7);
// 캐스케이드 알고리즘 설정
$cascade = fann_create_cascade($ann);
fann_set_cascade_num_candidates($cascade, 10);
// 후보 개수 얻기
$num_candidates = fann_get_cascade_num_candidates($cascade);
// 결과 출력
echo "캐스케이드 알고리즘에서 사용할 후보 개수: $num_candidates
";
// 인공신경망 삭제
fann_destroy($ann);
fann_destroy_cascade($cascade);
?>
이 예제에서는 인공신경망을 생성하고 학습 매개변수를 설정한 후 캐스케이드 알고리즘을 설정합니다. `fann_get_cascade_num_candidates` 함수를 호출하여 후보 개수를 얻은 후 결과를 출력합니다. 최종적으로 인공신경망과 캐스케이드 알고리즘을 삭제합니다.
결론
`fann_get_cascade_num_candidates` 함수는 캐스케이드 알고리즘에서 사용할 후보 개수를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 인공신경망의 구조와 학습 매개변수를 고려하여 후보 개수를 계산합니다. 적절한 후보 개수를 선택하면 캐스케이드 알고리즘의 성능이 향상됩니다. 위 예제를 통해 이 함수를 사용하는 방법을 이해할 수 있습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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