라이브러리
[PHP] fann_scale_train - 이전에 계산된 매개변수를 기반으로 입력 및 출력 데이터 크기 조정
FANN Scale Train
FANN Scale Train은 PHP의 FANN 라이브러리에 포함된 함수로, 신경망 모델을 훈련하기 전에 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 신경망 모델이 데이터의 크기나 범위에 민감하지 않도록 하며, 모델의 성능을 향상하는 데 도움이 됩니다.
FANN Scale Train 함수
FANN Scale Train 함수의 기본 형식은 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
php
fann_scale_train($ann, $input, $output)
* `$ann`: 훈련할 신경망 모델 객체
* `$input`: 입력 데이터
* `$output`: 출력 데이터
예제
다음 예제에서는 FANN Scale Train 함수를 사용하여 신경망 모델을 훈련하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
php
// FANN 라이브러리 로드
require_once 'fann.php';
// 신경망 모델 객체 생성
$ann = fann_create();
fann_set_activation_steepness_hidden($ann, 0.7);
fann_set_activation_steepness_output($ann, 1.0);
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// 입력 데이터 생성
$input = array(
array(0.5, 0.2, 0.1),
array(0.8, 0.4, 0.3),
array(0.2, 0.6, 0.5)
);
// 출력 데이터 생성
$output = array(
array(0.7, 0.9),
array(0.1, 0.2),
array(0.6, 0.8)
);
// FANN Scale Train 함수 사용
fann_scale_train($ann, $input, $output);
// 신경망 모델 훈련
fann_train_on_data($ann, $input, $output, 1000);
// 신경망 모델 저장
fann_save($ann, 'model.dat');
// 신경망 모델 로드
$ann = fann_read($ann, 'model.dat');
// 신경망 모델 테스트
$result = fann_run($ann, array(0.5, 0.2, 0.1));
print_r($result);
이 예제에서는 FANN Scale Train 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링한 후 신경망 모델을 훈련하고 저장합니다. 저장된 모델을 로드한 후 테스트합니다.
참고
FANN Scale Train 함수는 신경망 모델의 성능을 향상하는 데 도움이 됩니다. 그러나 모델의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법이 있습니다. 모델의 구조를 변경하거나, 모델의 파라미터를 조정하는 등 다양한 방법이 있습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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