라이브러리
[PHP] fann_set_input_scaling_params - 훈련 데이터를 기반으로 향후 사용을 위한 입력 스케일링 매개변수 계산
PHP에서 FANN 라이브러리 사용하기
FANN(Fast Artificial Neural Network)은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 신경망은 머신 러닝의 기본적인 기법 중 하나로, 데이터를 학습하여 예측을 수행하는 모델입니다. FANN 라이브러리에서는 신경망을 구현하기 위해 `fann_set_input_scaling_params` 함수를 제공합니다.
fann_set_input_scaling_params 함수
`fann_set_input_scaling_params` 함수는 신경망의 입력 스케일링 파라미터를 설정하는 함수입니다. 스케일링 파라미터는 신경망의 입력 데이터를 정규화하는 데 사용됩니다. 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환하여 신경망의 학습을 용이하게 만듭니다.
함수 구조
`fann_set_input_scaling_params` 함수의 구조는 다음과 같습니다.
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php
fann_set_input_scaling_params(int $ann, float $min_input, float $max_input)
* `$ann`: 신경망 객체
* `$min_input`: 입력 데이터의 최소값
* `$max_input`: 입력 데이터의 최대값
예제
다음 예제에서는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구현하고, `fann_set_input_scaling_params` 함수를 사용하여 입력 스케일링 파라미터를 설정합니다.
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php
// 신경망 객체 생성
$ann = fann_create_standard(2, 2, 1);
// 입력 데이터 생성
$input_data = array(
array(0.1, 0.2),
array(0.3, 0.4),
array(0.5, 0.6),
);
// 입력 스케일링 파라미터 설정
fann_set_input_scaling_params($ann, 0, 1);
// 신경망 학습
fann_train_on_data($ann, $input_data, 1000);
// 신경망 예측
$output_data = fann_run($ann, array(0.7, 0.8));
// 출력 데이터 출력
echo "출력 데이터: " . $output_data . "
";
// 신경망 삭제
fann_destroy($ann);
결과
이 예제에서는 신경망 객체를 생성하고, 입력 데이터를 생성합니다. 다음으로 입력 스케일링 파라미터를 설정하고, 신경망을 학습합니다. 마지막으로 신경망을 사용하여 입력 데이터를 예측하고, 출력 데이터를 출력합니다.
이 예제에서는 `fann_set_input_scaling_params` 함수를 사용하여 입력 스케일링 파라미터를 설정합니다. 이 함수를 사용하여 신경망의 입력 데이터를 정규화하여 학습을 용이하게 할 수 있습니다.
참고
FANN 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 신경망은 머신 러닝의 기본적인 기법 중 하나로, 데이터를 학습하여 예측을 수행하는 모델입니다. FANN 라이브러리에서는 신경망을 구현하기 위해 다양한 함수를 제공합니다. `fann_set_input_scaling_params` 함수는 신경망의 입력 스케일링 파라미터를 설정하는 함수로, 신경망의 입력 데이터를 정규화하여 학습을 용이하게 합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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