라이브러리
[PHP] fann_set_rprop_decrease_factor - RPROP 훈련 중 사용되는 감소 계수를 설정합니다.
RPROP 알고리즘
RPROP (Resilient Propagation) 알고리즘은 다층 퍼셉트론에서 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 가중치와 편향을 업데이트하는 방식에서 특이한 점을 가지고 있습니다. RPROP 알고리즘은 가중치와 편향의 업데이트를 위한 두 가지 파라미터를 사용하는데, 하나는 학습률을 제어하는 파라미터이고 다른 하나는 가중치와 편향의 업데이트를 위한 가중치를 제어하는 파라미터입니다.
fann_set_rprop_decrease_factor
`fann_set_rprop_decrease_factor` 함수는 RPROP 알고리즘에서 사용되는 학습률을 제어하는 파라미터인 `rprop_decrease_factor`를 설정하는 함수입니다. 이 함수는 FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리를 사용하여 다층 퍼셉트론을 구현할 때 사용됩니다.
`fann_set_rprop_decrease_factor` 함수의 파라미터는 다음과 같습니다.
* `ann`: 다층 퍼셉트론 객체
* `rprop_decrease_factor`: 학습률을 제어하는 파라미터
`rprop_decrease_factor` 파라미터는 0.0에서 1.0 사이의 값을 갖습니다. 이 파라미터의 값이 높을수록 학습률이 낮아지며, 반대로 낮을수록 학습률이 높아집니다.
예제
다음은 `fann_set_rprop_decrease_factor` 함수를 사용하는 예제입니다.
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php
// 다층 퍼셉트론 객체 생성
$ann = fann_create_standard(2, 2, 1);
// 학습률을 제어하는 파라미터 설정
fann_set_rprop_decrease_factor($ann, 0.5);
// 학습률을 제어하는 파라미터가 설정된 다층 퍼셉트론 객체를 출력
echo "학습률을 제어하는 파라미터: " . fann_get_rprop_decrease_factor($ann) . "
";
// 다층 퍼셉트론 객체 삭제
fann_destroy($ann);
이 예제에서는 `fann_set_rprop_decrease_factor` 함수를 사용하여 학습률을 제어하는 파라미터를 0.5로 설정한 후, 설정된 파라미터를 출력합니다. 이 예제는 다층 퍼셉트론 객체를 생성하고 삭제하는 예제이므로, 실제 학습을 수행하는 예제는 이 예제와 함께 사용할 수 없습니다.
참고
* FANN 라이브러리를 사용하여 다층 퍼셉트론을 구현할 때, 학습률을 제어하는 파라미터를 설정하는 방법은 `fann_set_rprop_decrease_factor` 함수를 사용하는 것입니다.
* 학습률을 제어하는 파라미터의 값은 0.0에서 1.0 사이의 값을 갖습니다.
* 학습률을 제어하는 파라미터의 값이 높을수록 학습률이 낮아지며, 반대로 낮을수록 학습률이 높아집니다.
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