라이브러리
[PHP] fann_set_output_scaling_params - 훈련 데이터를 기반으로 향후 사용을 위한 출력 스케일링 매개변수 계산
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리
FANN은 PHP에서 사용할 수 있는 인공 신경망 라이브러리입니다. 인공 신경망은 머신 러닝의 한 분야로, 데이터를 학습하여 모델을 만들고, 새로운 데이터를 입력하여 예측을 할 수 있습니다.
fann_set_output_scaling_params
`fann_set_output_scaling_params` 함수는 인공 신경망의 출력 스케일링 파라미터를 설정하는 함수입니다. 출력 스케일링 파라미터는 인공 신경망의 출력을 스케일링하여, 예측 결과를 더 정확하게 만들기 위해 사용됩니다.
함수의 매개변수
* `$ann`: 인공 신경망 객체
* `$scale`: 출력 스케일링 파라미터의 스케일
* `$shift`: 출력 스케일링 파라미터의 시프트
함수의 반환값
함수는 `NULL`을 반환합니다.
예제
다음 예제는 인공 신경망을 생성하고, 출력 스케일링 파라미터를 설정하는 방법을 보여줍니다.
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php
// 인공 신경망 객체를 생성합니다.
$ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);
// 출력 스케일링 파라미터를 설정합니다.
fann_set_output_scaling_params($ann, 0.5, 0.2);
// 인공 신경망을 학습합니다.
fann_train_on_data($ann, "data.txt");
// 인공 신경망을 테스트합니다.
$result = fann_run($ann, array(0.5, 0.3));
// 출력 스케일링 파라미터를 사용하여 예측 결과를 스케일링합니다.
$scaled_result = $result * 0.5 + 0.2;
echo "예측 결과: $scaled_result";
참고
* 인공 신경망 라이브러리 (FANN) 공식 문서:
* PHP 인공 신경망 라이브러리 (FANN) 사용 설명서:
이 예제는 인공 신경망을 생성하고, 출력 스케일링 파라미터를 설정하는 방법을 보여줍니다. 인공 신경망을 학습하고 테스트하는 방법도 보여줍니다. 출력 스케일링 파라미터를 사용하여 예측 결과를 스케일링하는 방법도 보여줍니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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