라이브러리
[PHP] fann_get_errno - 마지막 오류 번호를 반환합니다.
PHP에서 FANN 라이브러리 사용하기
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 다양한 신경망 모델을 구현할 수 있습니다.
FANN 라이브러리 설치
FANN 라이브러리를 설치하기 위해서는 Composer를 사용할 수 있습니다. Composer는 PHP의 패키지 매니저입니다.
#hostingforum.kr
bash
composer require fann
FANN 라이브러리 사용하기
FANN 라이브러리를 사용하기 위해서는 먼저 FANN 클래스를 사용해야 합니다. FANN 클래스는 FANN 라이브러리의 주요 클래스입니다.
#hostingforum.kr
php
require 'vendor/autoload.php';
use FANNNeuralNetwork;
use FANNActivationFunction;
// 신경망 모델을 생성합니다.
$neuralNetwork = new NeuralNetwork();
// 신경망 모델의 입력 레이어를 설정합니다.
$neuralNetwork->setInputDimensions(2, 1);
// 신경망 모델의 출력 레이어를 설정합니다.
$neuralNetwork->setOutputDimensions(1);
// 신경망 모델의 활성화 함수를 설정합니다.
$neuralNetwork->setActivationFunction(ActivationFunction::SIGMOID_SYMMETRIC);
// 신경망 모델을 학습합니다.
$neuralNetwork->trainArray(array(
array(0, 0),
array(0, 1),
array(1, 0),
array(1, 1)
), array(
array(0),
array(1),
array(1),
array(0)
));
FANN 라이브러리 에러 처리하기
FANN 라이브러리에서 발생하는 에러를 처리하기 위해서는 `fann_get_errno()` 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 현재 발생한 에러를 반환합니다.
#hostingforum.kr
php
$errno = fann_get_errno();
if ($errno) {
echo "에러가 발생했습니다. 에러 코드: $errno";
} else {
echo "성공적으로 학습이 완료되었습니다.";
}
예제: XOR 게이트 학습하기
XOR 게이트는 두 입력을 받아서 두 출력을 반환하는 논리 게이트입니다. FANN 라이브러리를 사용하여 XOR 게이트를 학습하는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
require 'vendor/autoload.php';
use FANNNeuralNetwork;
use FANNActivationFunction;
// 신경망 모델을 생성합니다.
$neuralNetwork = new NeuralNetwork();
// 신경망 모델의 입력 레이어를 설정합니다.
$neuralNetwork->setInputDimensions(2, 1);
// 신경망 모델의 출력 레이어를 설정합니다.
$neuralNetwork->setOutputDimensions(1);
// 신경망 모델의 활성화 함수를 설정합니다.
$neuralNetwork->setActivationFunction(ActivationFunction::SIGMOID_SYMMETRIC);
// XOR 게이트의 입력 데이터를 설정합니다.
$inputs = array(
array(0, 0),
array(0, 1),
array(1, 0),
array(1, 1)
);
// XOR 게이트의 출력 데이터를 설정합니다.
$outputs = array(
array(0),
array(1),
array(1),
array(0)
);
// 신경망 모델을 학습합니다.
$neuralNetwork->trainArray($inputs, $outputs);
// 신경망 모델을 테스트합니다.
$testInputs = array(
array(0, 0),
array(0, 1),
array(1, 0),
array(1, 1)
);
foreach ($testInputs as $input) {
$output = $neuralNetwork->run($input);
echo "입력: (" . implode(", ", $input) . "), 출력: " . $output[0] . "
";
}
이 예제는 XOR 게이트를 학습하고 테스트하는 예제입니다. 신경망 모델을 학습한 후, 테스트 데이터를 입력하여 출력을 확인할 수 있습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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