라이브러리
[PHP] fann_scale_input_train_data - 훈련 데이터의 입력을 지정된 범위로 조정합니다.
FANN Scale Input Train Data
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 인공신경망 라이브러리입니다. FANN 라이브러리는 신경망 모델을 학습하고 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
FANN 라이브러리의 `fann_scale_input_train_data` 함수는 학습 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 데이터를 0과 1 사이의 범위로 변환하는 것을 의미합니다. 스케일링은 인공신경망 모델의 학습을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
FANN Scale Input Train Data 함수
FANN Scale Input Train Data 함수의 구문은 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
php
fann_scale_input_train_data($ann, $train_data, $out)
* `$ann`: 인공신경망 모델
* `$train_data`: 학습 데이터
* `$out`: 스케일링된 학습 데이터
예제
다음 예제는 FANN 라이브러리를 사용하여 스케일링된 학습 데이터를 생성하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// 인공신경망 모델 생성
$ann = fann_create_standard(3, 6, 6, 1);
// 학습 데이터 생성
$train_data = array(
array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7),
array(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8),
array(0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9),
array(0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0)
);
// 스케일링된 학습 데이터 생성
$out = fann_scale_input_train_data($ann, $train_data, $out);
// 스케일링된 학습 데이터 출력
print_r($out);
// 인공신경망 모델 삭제
fann_destroy($ann);
?>
이 예제에서는 인공신경망 모델을 생성하고 학습 데이터를 스케일링한 후 스케일링된 학습 데이터를 출력합니다.
결과
스케일링된 학습 데이터는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
php
Array
(
[0] => Array
(
[0] => 0.25
[1] => 0.5
[2] => 0.75
[3] => 1
[4] => 1.25
[5] => 1.5
[6] => 1.75
)
[1] => Array
(
[0] => 0.5
[1] => 0.75
[2] => 1
[3] => 1.25
[4] => 1.5
[5] => 1.75
[6] => 2
)
[2] => Array
(
[0] => 0.75
[1] => 1
[2] => 1.25
[3] => 1.5
[4] => 1.75
[5] => 2
[6] => 2.25
)
[3] => Array
(
[0] => 1
[1] => 1.25
[2] => 1.5
[3] => 1.75
[4] => 2
[5] => 2.25
[6] => 2.5
)
)
이 예제는 FANN Scale Input Train Data 함수를 사용하여 스케일링된 학습 데이터를 생성하는 방법을 보여줍니다. 스케일링된 학습 데이터는 인공신경망 모델의 학습을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
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