라이브러리
[PHP] fann_set_activation_function - 제공된 뉴런 및 레이어에 대한 활성화 함수를 설정합니다.
PHP에서 FANN 라이브러리의 활성화 함수
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 신경망을 구축하고 학습하는 데 사용할 수 있는 라이브러리입니다. 활성화 함수는 신경망의 출력을 변형시키는 함수로, 신경망의 학습과 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이 글에서는 FANN 라이브러리의 활성화 함수를 소개하고 예제를 통해 살펴보겠습니다.
활성화 함수의 종류
FANN 라이브러리는 다양한 활성화 함수를 제공합니다. 다음과 같이 활성화 함수의 종류를 나열할 수 있습니다.
* Linear: 선형 활성화 함수는 입력을 그대로 출력으로 반환합니다. 이 함수는 가장 간단한 활성화 함수입니다.
* Sigmoid: 시그모이드 활성화 함수는 입력을 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 이 함수는 입력의 양을 줄이기 때문에 출력의 분산을 줄여줍니다.
* Tanh: 탄젠트 활성화 함수는 시그모이드 함수와 유사하지만, 입력을 -1과 1 사이의 값으로 변환합니다.
* ReLU: 리렐루 활성화 함수는 입력이 0보다 크면 입력을 그대로 출력으로 반환하고, 0보다 작으면 0을 출력으로 반환합니다. 이 함수는 입력의 양을 줄이기 때문에 출력의 분산을 줄여줍니다.
* Leaky ReLU: 리이크리렐루 활성화 함수는 리렐루 함수와 유사하지만, 입력이 0보다 작을 때 출력이 0이 아닌 작은 값이 됩니다.
FANN 라이브러리의 활성화 함수 설정
FANN 라이브러리의 활성화 함수를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
php
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_ACTIVATION_SIGMOID);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_ACTIVATION_SIGMOID);
위 코드는 신경망의 은닉층과 출력층에 시그모이드 활성화 함수를 설정합니다.
예제: 시그모이드 활성화 함수를 사용한 신경망 학습
다음은 시그모이드 활성화 함수를 사용한 신경망 학습 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// 신경망을 생성합니다.
$ann = fann_create();
// 신경망의 은닉층과 출력층에 시그모이드 활성화 함수를 설정합니다.
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_ACTIVATION_SIGMOID);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_ACTIVATION_SIGMOID);
// 신경망의 학습률을 설정합니다.
fann_set_training_algorithm($ann, FANN_TRAIN_RPROP);
// 신경망의 학습을 시작합니다.
fann_train_on_data($ann, "xor.data", 100000);
// 신경망의 출력을 출력합니다.
$inputs = array(0, 0);
$outputs = fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . implode(", ", $inputs) . "), 출력: (" . implode(", ", $outputs) . ")
";
// 신경망의 학습을 종료합니다.
fann_destroy($ann);
?>
위 코드는 XOR 게이트를 학습하는 신경망을 생성하고, 시그모이드 활성화 함수를 사용하여 학습을 시작합니다. 학습이 완료된 후, 신경망의 출력을 출력합니다.
결론
FANN 라이브러리의 활성화 함수는 신경망의 출력을 변형시키는 함수로, 신경망의 학습과 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이 글에서는 FANN 라이브러리의 활성화 함수를 소개하고 예제를 통해 살펴보았습니다. 활성화 함수를 선택할 때는 신경망의 문제와 성능을 고려하여 선택해야 합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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