라이브러리
[PHP] fann_get_training_algorithm - 학습 알고리즘을 반환합니다.
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리
FANN은 PHP에서 사용할 수 있는 인공신경망 라이브러리입니다. 인공신경망은 기계학습에서 사용되는 알고리즘 중 하나로, 데이터를 학습하여 모델을 생성하여 예측을 수행할 수 있습니다. FANN 라이브러리에서는 다양한 인공신경망 알고리즘을 제공하며, 그 중 하나가 `fann_get_training_algorithm` 함수입니다.
fann_get_training_algorithm 함수
`fann_get_training_algorithm` 함수는 FANN 라이브러리에서 사용할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 반환하는 함수입니다. 이 함수는 다음과 같은 알고리즘을 반환할 수 있습니다.
* `FANN_TRAIN_INCREMENTAL`: 인크레멘탈 학습 알고리즘
* `FANN_TRAIN_BATCH`: 배치 학습 알고리즘
* `FANN_TRAIN_RPROP`: RPROP 학습 알고리즘
* `FANN_TRAIN_QUICKPROP`: QUICKPROP 학습 알고리즘
인공신경망 알고리즘
인공신경망 알고리즘은 다음과 같이 설명할 수 있습니다.
* 인크레멘탈 학습 알고리즘: 인크레멘탈 학습 알고리즘은 한 번에 하나의 샘플을 학습하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 빠른 학습 속도를 제공하지만, 학습 속도가 느릴 수 있습니다.
* 배치 학습 알고리즘: 배치 학습 알고리즘은 한 번에 여러 샘플을 학습하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 빠른 학습 속도를 제공하지만, 학습 속도가 느릴 수 있습니다.
* RPROP 학습 알고리즘: RPROP 학습 알고리즘은 인크레멘탈 학습 알고리즘과 배치 학습 알고리즘의 중간에 위치하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 빠른 학습 속도를 제공하며, 학습 속도가 느리지 않습니다.
* QUICKPROP 학습 알고리즘: QUICKPROP 학습 알고리즘은 RPROP 학습 알고리즘과 유사한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 빠른 학습 속도를 제공하며, 학습 속도가 느리지 않습니다.
예제
다음은 `fann_get_training_algorithm` 함수를 사용하여 인공신경망 알고리즘을 반환하는 예제입니다.
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php
// 인공신경망 알고리즘을 설정합니다.
$training_algorithm = FANN_TRAIN_INCREMENTAL;
// 인공신경망 알고리즘을 반환합니다.
echo "인공신경망 알고리즘: " . fann_get_training_algorithm($training_algorithm) . "
";
// 인크레멘탈 학습 알고리즘을 사용하여 인공신경망을 학습합니다.
$fann = FANN::create();
$fann->set_training_algorithm($training_algorithm);
$fann->train_data("train.dat", "test.dat");
// 인공신경망 알고리즘을 반환합니다.
echo "인공신경망 알고리즘: " . fann_get_training_algorithm($training_algorithm) . "
";
이 예제에서는 `FANN_TRAIN_INCREMENTAL` 알고리즘을 사용하여 인공신경망을 학습합니다. `fann_get_training_algorithm` 함수를 사용하여 인공신경망 알고리즘을 반환합니다.
결론
`fann_get_training_algorithm` 함수는 FANN 라이브러리에서 사용할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 반환하는 함수입니다. 이 함수는 다양한 인공신경망 알고리즘을 반환할 수 있으며, 그 중 하나가 인크레멘탈 학습 알고리즘, 배치 학습 알고리즘, RPROP 학습 알고리즘, QUICKPROP 학습 알고리즘입니다. 예제를 통해 `fann_get_training_algorithm` 함수를 사용하여 인공신경망 알고리즘을 반환하는 방법을 설명했습니다.
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호스팅포럼 화이팅!
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