라이브러리
[PHP] fann_set_rprop_delta_max - 최대 단계 크기를 설정합니다.
RPROP 알고리즘
RPROP (Resilient Propagation) 알고리즘은 다중 계층 퍼셉트론 신경망에서 사용되는 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 학습 속도와 안정성을 개선하기 위해 개발되었습니다. RPROP 알고리즘은 학습 속도를 개선하기 위해 delta (Δ) 값을 조정하는 방식으로 작동합니다.
fann_set_rprop_delta_max
`fann_set_rprop_delta_max` 함수는 RPROP 알고리즘에서 delta (Δ) 값을 설정하는 함수입니다. 이 함수는 학습 속도를 조절하는 데 사용됩니다. delta (Δ) 값은 학습 속도에 영향을 주는 중요한 파라미터입니다. delta (Δ) 값이 너무 작으면 학습 속도가 느려지며, delta (Δ) 값이 너무 크면 학습이 불안정해질 수 있습니다.
함수 매개변수
* `delta_max`: RPROP 알고리즘에서 delta (Δ) 값을 설정하는 파라미터입니다. 이 값은 학습 속도에 영향을 주는 중요한 파라미터입니다.
예제
다음은 RPROP 알고리즘을 사용하는 예제입니다. 이 예제에서는 `fann_set_rprop_delta_max` 함수를 사용하여 delta (Δ) 값을 설정하고, 학습을 수행합니다.
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php
<?php
// FANN 라이브러리 로드
require_once 'fann.php';
// 신경망 생성
$ann = fann_create();
fann_set_activation_steepness_hidden($ann, 0.7);
fann_set_activation_steepness_output($ann, 0.7);
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// RPROP 알고리즘 설정
fann_set_rprop_default_update($ann, 0.1);
fann_set_rprop_increase_factor($ann, 1.2);
fann_set_rprop_decrease_factor($ann, 0.5);
fann_set_rprop_delta_max($ann, 1.0); // delta (Δ) 값 설정
// 학습 데이터 생성
$inputs = array(array(0.0, 0.0), array(0.0, 1.0), array(1.0, 0.0), array(1.0, 1.0));
$outputs = array(array(0.0), array(1.0), array(1.0), array(0.0));
// 학습
fann_train_on_data($ann, $inputs, $outputs, 10000, 0.01);
// 학습 결과 출력
echo "학습 결과:
";
echo "delta (Δ) 값: " . fann_get_rprop_delta_max($ann) . "
";
?>
이 예제에서는 `fann_set_rprop_delta_max` 함수를 사용하여 delta (Δ) 값을 설정하고, 학습을 수행합니다. 학습 결과를 출력하여 delta (Δ) 값이 설정된 것을 확인할 수 있습니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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