라이브러리

[PHP] fann_init_weights - Widrow + Nguyen 알고리즘을 사용하여 가중치를 초기화합니다.




FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리

FANN은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 이 라이브러리에서는 신경망을 생성, 학습, 테스트할 수 있는 기능을 제공합니다. FANN 라이브러리에서 `fann_init_weights` 함수는 신경망의 가중치를 초기화하는 함수입니다.

fann_init_weights 함수

`fann_init_weights` 함수는 신경망의 가중치를 초기화하는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 구조에 따라 가중치를 초기화합니다. 가중치는 신경망의 학습에 사용됩니다.

함수 시그니처

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php

fann_init_weights($ann, $num_inputs, $num_neurons_hidden, $num_neurons_output, $num_layers, $num_input_layers, $num_hidden_layers, $num_output_layers)



* `$ann`: 신경망 객체
* `$num_inputs`: 입력 뉴런의 수
* `$num_neurons_hidden`: 은닉 뉴런의 수
* `$num_neurons_output`: 출력 뉴런의 수
* `$num_layers`: 레이어의 수
* `$num_input_layers`: 입력 레이어의 수
* `$num_hidden_layers`: 은닉 레이어의 수
* `$num_output_layers`: 출력 레이어의 수

예제

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php

// 신경망 객체 생성

$ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);



// 입력 뉴런의 수

$num_inputs = 2;



// 은닉 뉴런의 수

$num_neurons_hidden = 2;



// 출력 뉴런의 수

$num_neurons_output = 1;



// 레이어의 수

$num_layers = 3;



// 입력 레이어의 수

$num_input_layers = 1;



// 은닉 레이어의 수

$num_hidden_layers = 1;



// 출력 레이어의 수

$num_output_layers = 1;



// 가중치를 초기화

fann_init_weights($ann, $num_inputs, $num_neurons_hidden, $num_neurons_output, $num_layers, $num_input_layers, $num_hidden_layers, $num_output_layers);



// 가중치를 출력

for ($i = 0; $i < fann_get_num_connections($ann); $i++) {

    echo fann_get_connection($ann, $i) . "
";

}



이 예제에서는 3개의 레이어를 가진 신경망을 생성하고, 가중치를 초기화합니다. 초기화된 가중치를 출력합니다.

참고

* FANN 라이브러리는 PHP 5.3 이상에서 작동합니다.
* FANN 라이브러리는 신경망의 구조에 따라 가중치를 초기화합니다. 가중치는 신경망의 학습에 사용됩니다.
* FANN 라이브러리는 다양한 신경망 알고리즘을 지원합니다.
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    나우호스팅 @pcs8404 

    호스팅포럼 화이팅!

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