라이브러리
[PHP] fann_set_activation_function_layer - 제공된 레이어의 모든 뉴런에 대한 활성화 함수를 설정합니다.
PHP에서 FANN 라이브러리 사용하기
FANN(Fast Artificial Neural Network)은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 신경망을 구축하고 학습하는 데 사용할 수 있습니다. FANN 라이브러리의 `fann_set_activation_function_layer` 함수는 특정 레이어의 활성화 함수를 설정하는 데 사용됩니다.
활성화 함수
활성화 함수는 신경망의 출력을 변형하는 함수입니다. 활성화 함수는 신경망의 학습과 일반화에 큰 영향을 미칩니다. FANN 라이브러리는 다음과 같은 활성화 함수를 제공합니다.
* `FANN_SIGMOID_SYMMETRIC`: 시그모이드 함수
* `FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE`: 시그모이드 함수의 단계 함수 버전
* `FANN_SIGMOID`: 시그모이드 함수
* `FANN_SIGMOID_STEPWISE`: 시그모이드 함수의 단계 함수 버전
* `FANN_TANH`: 탄젠트 함수
* `FANN_RELU`: 리렐루 함수
fann_set_activation_function_layer 함수
`fann_set_activation_function_layer` 함수는 특정 레이어의 활성화 함수를 설정하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같은 인자를 받습니다.
* `ann`: 신경망 객체
* `layer`: 설정할 레이어 번호
* `func`: 활성화 함수 타입
예를 들어, 시그모이드 함수를 사용하는 신경망을 다음과 같이 설정할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
php
$fann = fann_create();
fann_set_activation_function_layer($fann, 0, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
이 코드는 신경망의 첫 번째 레이어의 활성화 함수를 시그모이드 함수로 설정합니다.
예제
다음은 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구축하고 학습하는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// 신경망 객체 생성
$fann = fann_create();
// 신경망의 레이어 수 설정
fann_set_num_input($fann, 2);
fann_set_num_output($fann, 1);
fann_set_num_layers($fann, 3);
// 신경망의 레이어 설정
fann_set_layer_array($fann, array(
array('num_neurons' => 2, 'activation_function' => FANN_SIGMOID_SYMMETRIC),
array('num_neurons' => 2, 'activation_function' => FANN_SIGMOID_SYMMETRIC),
array('num_neurons' => 1, 'activation_function' => FANN_SIGMOID_SYMMETRIC)
));
// 신경망의 연결 설정
fann_set_connection_rate($fann, 1);
fann_set_input_scaling_params($fann, 1, 1);
fann_set_output_scaling_params($fann, 1, 1);
// 신경망의 학습 설정
fann_set_training_algorithm($fann, FANN_TRAIN_RPROP);
fann_set_activation_steepness_output($fann, 0.5);
fann_set_activation_steepness_input($fann, 0.5);
fann_set_activation_steepness_layer($fann, 0.5);
// 학습 데이터 설정
$data = array(
array(0, 0),
array(0, 1),
array(1, 0),
array(1, 1)
);
// 학습
fann_train_on_data($fann, $data, 1000);
// 예측
$prediction = fann_run($fann, array(0, 1));
echo "예측: " . $prediction . "
";
?>
이 코드는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구축하고 학습하는 예제입니다. 신경망의 레이어 수, 레이어 설정, 연결 설정, 학습 설정, 학습 데이터 설정, 학습, 예측이 포함됩니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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