라이브러리
[PHP] fann_set_quickprop_decay - quickprop 감소 인자를 설정합니다.
PHP에서 FANN 라이브러리 사용하기
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다중 계층 퍼셉트론 신경망을 구현할 수 있습니다.
FANN 라이브러리 설치
FANN 라이브러리는 PHP의 PECL (PHP Extension Community Library) 패키지로 제공됩니다. PECL 패키지를 설치하려면 PHP의 컴파일 옵션에 `-with-fann` 옵션을 추가해야 합니다.
FANN 라이브러리 사용하기
FANN 라이브러리를 사용하기 위해서는 `fann` 함수를 호출하여 FANN 객체를 생성해야 합니다.
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php
$fann = fann_create();
FANN 객체 설정하기
FANN 객체를 생성한 후에는 객체의 속성을 설정해야 합니다. 예를 들어, 신경망의 입력 노드 수, 출력 노드 수, 학습률, 학습 방법 등을 설정할 수 있습니다.
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php
fann_set_input_parameters($fann, 2); // 입력 노드 수 2
fann_set_output_parameters($fann, 1); // 출력 노드 수 1
fann_set_learning_rate($fann, 0.7); // 학습률 0.7
fann_set_training_algorithm($fann, FANN_TRAIN_QUICKPROP); // 학습 방법 QUICKPROP
QUICKPROP 학습 방법
QUICKPROP 학습 방법은 FANN 라이브러리에 포함된 학습 방법 중 하나입니다. QUICKPROP 학습 방법은 신경망의 가중치를 학습할 때 사용되는 알고리즘입니다.
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php
fann_set_quickprop_decay($fann, 0.9); // QUICKPROP 학습 방법의 감쇄 계수 0.9
신경망 학습하기
신경망을 학습하기 위해서는 `fann_train_on_data` 함수를 호출하여 데이터를 학습해야 합니다.
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php
$data = array(
array(0, 0, 0),
array(0, 1, 1),
array(1, 0, 1),
array(1, 1, 0)
);
fann_train_on_data($fann, $data, 1000); // 데이터 학습 1000회
예제 코드
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php
<?php
// FANN 라이브러리 사용하기
$fann = fann_create();
// FANN 객체 설정하기
fann_set_input_parameters($fann, 2); // 입력 노드 수 2
fann_set_output_parameters($fann, 1); // 출력 노드 수 1
fann_set_learning_rate($fann, 0.7); // 학습률 0.7
fann_set_training_algorithm($fann, FANN_TRAIN_QUICKPROP); // 학습 방법 QUICKPROP
// QUICKPROP 학습 방법 설정하기
fann_set_quickprop_decay($fann, 0.9); // QUICKPROP 학습 방법의 감쇄 계수 0.9
// 신경망 학습하기
$data = array(
array(0, 0, 0),
array(0, 1, 1),
array(1, 0, 1),
array(1, 1, 0)
);
fann_train_on_data($fann, $data, 1000); // 데이터 학습 1000회
// 신경망의 출력 결과를 출력하기
$input = array(0, 1);
$output = fann_run($fann, $input);
echo "입력: (" . implode(", ", $input) . ")
";
echo "출력: " . $output . "
";
// FANN 객체 삭제하기
fann_destroy($fann);
?>
이 예제 코드는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 학습하고 출력 결과를 출력하는 예제입니다. QUICKPROP 학습 방법의 감쇄 계수는 0.9로 설정되어 있습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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