라이브러리
[PHP] fann_set_activation_function_output - 출력 레이어에 대한 활성화 함수를 설정합니다.
PHP에서 FANN 라이브러리와 활성화 함수
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 신경망을 구현하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 라이브러리입니다. 활성화 함수는 신경망의 출력을 조절하는 함수로, FANN 라이브러리에서는 다양한 활성화 함수를 제공합니다.
활성화 함수
활성화 함수는 신경망의 출력을 조절하는 함수로, 다음과 같은 종류가 있습니다.
* Linear: 선형 활성화 함수로, 출력이 입력과 동일합니다.
* sigmoid: 시그모이드 활성화 함수로, 출력이 0과 1 사이의 값으로 조절됩니다.
* tanh: 탄젠트 활성화 함수로, 출력이 -1과 1 사이의 값으로 조절됩니다.
* relu: 리렐루 활성화 함수로, 출력이 0보다 큰 값으로 조절됩니다.
fann_set_activation_function_output 함수
`fann_set_activation_function_output` 함수는 신경망의 출력 활성화 함수를 설정하는 함수입니다. 이 함수는 다음과 같은 형식으로 사용됩니다.
#hostingforum.kr
php
fann_set_activation_function_output($ann, $func);
* `$ann`: 신경망 객체
* `$func`: 활성화 함수의 종류 (LINEAR, SIGMOID_STEP, SIGMOID_SYMMETRIC, SIGMOID_ASYMMETRIC, TANH, LEAKY_RELU, RELU)
예제
다음 예제는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 생성하고 활성화 함수를 설정하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
php
// FANN 라이브러리 로드
require_once 'fann.php';
// 신경망 객체 생성
$ann = fann_create();
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// 신경망의 입력과 출력을 설정
fann_set_input_parameters($ann, 2, 1);
fann_set_output_parameters($ann, 1, 1);
// 신경망의 학습을 시작
fann_train_on_data($ann, "train.dat", 100000, 0.01);
// 신경망의 출력을 출력
echo fann_run($ann, array(0.5, 0.5));
이 예제에서는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 생성하고 활성화 함수를 설정하는 방법을 보여줍니다. 또한 신경망의 입력과 출력을 설정하고 학습을 시작하는 방법도 보여줍니다. 마지막으로 신경망의 출력을 출력하는 방법을 보여줍니다.
활성화 함수의 종류
FANN 라이브러리는 다양한 활성화 함수를 제공합니다. 다음은 활성화 함수의 종류와 설명입니다.
* LINEAR: 선형 활성화 함수로, 출력이 입력과 동일합니다.
* SIGMOID_STEP: 시그모이드 활성화 함수로, 출력이 0과 1 사이의 값으로 조절됩니다.
* SIGMOID_SYMMETRIC: 시그모이드 활성화 함수로, 출력이 -1과 1 사이의 값으로 조절됩니다.
* SIGMOID_ASYMMETRIC: 시그모이드 활성화 함수로, 출력이 0과 1 사이의 값으로 조절됩니다.
* TANH: 탄젠트 활성화 함수로, 출력이 -1과 1 사이의 값으로 조절됩니다.
* LEAKY_RELU: 리렐루 활성화 함수로, 출력이 0보다 큰 값으로 조절됩니다.
* RELU: 리렐루 활성화 함수로, 출력이 0보다 큰 값으로 조절됩니다.
활성화 함수의 종류를 선택할 때는 신경망의 문제와 데이터의 특성을 고려하여 선택해야 합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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