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[PHP] fann_get_rprop_delta_min - 최소 단계 크기를 반환합니다.
RPROP 알고리즘
RPROP (Resilient Propagation) 알고리즘은 다층 퍼셉트론에서 사용되는 학습 알고리즘입니다. RPROP 알고리즘은 학습 속도와 안정성을 개선하기 위해 개발된 알고리즘으로, 이전 학습 알고리즘의 단점을 보완하고 있습니다.
fann_get_rprop_delta_min
`fann_get_rprop_delta_min` 함수는 RPROP 알고리즘의 `delta_min` 값을 반환하는 함수입니다. `delta_min` 값은 학습 속도와 안정성을 결정하는 중요한 매개변수입니다.
`delta_min` 값은 학습 속도가 너무 느려지지 않도록 하기 위해 사용됩니다. 학습 속도가 너무 느려지면 학습이 느려지거나 멈출 수 있습니다. `delta_min` 값은 학습 속도를 조절하기 위해 사용됩니다.
예제
다음은 PHP에서 RPROP 알고리즘을 사용하는 예제입니다.
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php
<?php
require_once 'fann.php';
// RPROP 알고리즘의 기본 매개변수 설정
$fann = FANN::new_user();
$fann->set_activation_function_hidden(FANN::FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
$fann->set_activation_function_output(FANN::FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
$fann->set_activation_function_output(FANN::FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
$fann->set_learning_rate(0.01);
$fann->set_training_algorithm(FANN::FANN_TRAIN_RPROP);
$fann->set_rprop_delta_max(0.5);
$fann->set_rprop_delta_min(0.0001);
$fann->set_rprop_increase_factor(1.2);
$fann->set_rprop_decrease_factor(0.5);
// 학습 데이터 설정
$data = array(
array(0, 0),
array(0, 1),
array(1, 0),
array(1, 1)
);
// 학습
$fann->train_on_data($data, count($data));
// 학습 결과 출력
echo "학습 결과:
";
echo "delta_min: " . $fann->get_rprop_delta_min() . "
";
?>
이 예제에서는 RPROP 알고리즘의 기본 매개변수 설정 후 학습 데이터를 설정하고 학습을 수행합니다. 학습 결과를 출력하고, `delta_min` 값을 출력합니다.
RPROP 알고리즘의 매개변수
RPROP 알고리즘의 매개변수는 다음과 같습니다.
* `delta_min`: 학습 속도와 안정성을 결정하는 매개변수입니다. 학습 속도가 너무 느려지지 않도록 하기 위해 사용됩니다.
* `delta_max`: 학습 속도와 안정성을 결정하는 매개변수입니다. 학습 속도가 너무 빠르게 되지 않도록 하기 위해 사용됩니다.
* `increase_factor`: 학습 속도를 증가시키는 매개변수입니다. 학습 속도가 너무 느려지면 학습 속도를 증가시키기 위해 사용됩니다.
* `decrease_factor`: 학습 속도를 감소시키는 매개변수입니다. 학습 속도가 너무 빠르면 학습 속도를 감소시키기 위해 사용됩니다.
RPROP 알고리즘의 매개변수는 학습 속도와 안정성을 결정하는 중요한 매개변수입니다. 매개변수 값을 적절하게 설정하면 학습 속도와 안정성을 개선할 수 있습니다.
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