라이브러리
[PHP] fann_set_activation_steepness_output - 출력 레이어의 활성화 경사도의 경사도를 설정합니다.
FANN Activation Steepness Output
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN 라이브러리는 신경망을 구축하고 학습하는 데 사용할 수 있습니다. FANN 라이브러리의 `fann_set_activation_steepness_output` 함수는 출력 노드의 활성화 함수의 기울기(steepness)를 설정하는 함수입니다.
활성화 함수
활성화 함수는 신경망의 출력을 변형하는 함수입니다. 가장 일반적인 활성화 함수로는 시그모이드 함수, 레키 함수, 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 등이 있습니다. 활성화 함수의 기울기는 신경망의 학습 속도에 영향을 미치므로 적절한 기울기를 설정하는 것이 중요합니다.
fann_set_activation_steepness_output 함수
`fann_set_activation_steepness_output` 함수는 출력 노드의 활성화 함수의 기울기를 설정하는 함수입니다. 이 함수는 다음 형식의 인자를 받습니다.
* `ann`: FANN 신경망 객체
* `steepness`: 출력 노드의 활성화 함수의 기울기
예를 들어, 다음 코드는 출력 노드의 활성화 함수의 기울기를 0.5로 설정하는 코드입니다.
#hostingforum.kr
php
$fann = fann_create();
fann_set_activation_steepness_output($fann, 0.5);
예제
다음은 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구축하고 학습하는 예제입니다. 이 예제에서는 출력 노드의 활성화 함수의 기울기를 0.5로 설정하고, 신경망을 학습하고, 예측하는 코드를 제공합니다.
#hostingforum.kr
php
// 신경망 객체 생성
$fann = fann_create();
// 출력 노드의 활성화 함수의 기울기 설정
fann_set_activation_steepness_output($fann, 0.5);
// 신경망의 입력 노드 수 설정
fann_set_input_scaling_params($fann, 1, 1);
// 신경망의 출력 노드 수 설정
fann_set_output_scaling_params($fann, 1, 1);
// 신경망의 학습률 설정
fann_set_training_algorithm($fann, FANN_TRAIN_RPROP);
// 신경망의 학습 데이터 설정
$data = array(
array(0, 0, 0),
array(0, 1, 1),
array(1, 0, 1),
array(1, 1, 0)
);
// 신경망 학습
fann_train_on_data($fann, $data, 1000);
// 신경망 예측
$prediction = fann_run($fann, array(1, 1));
echo "예측 결과: $prediction
";
이 예제는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구축하고 학습하는 방법을 보여줍니다. 또한 출력 노드의 활성화 함수의 기울기를 설정하는 방법을 보여줍니다.
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