라이브러리
[PHP] fann_set_rprop_delta_min - 최소 단계 크기를 설정합니다.
RPROP 알고리즘
RPROP (Resilient Propagation) 알고리즘은 다층 퍼셉트론에서 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 가중치 업데이트 시에 이전 학습에서 얻은 정보를 사용하여 학습 속도를 조절하는 방식으로 학습 속도를 개선합니다.
fann_set_rprop_delta_min
`fann_set_rprop_delta_min` 함수는 RPROP 알고리즘의 `delta_min` 값을 설정하는 함수입니다. `delta_min` 값은 학습 시에 가중치 업데이트 시에 사용되는 최소 학습률을 의미합니다.
함수 설명
* `fann_set_rprop_delta_min` 함수는 `fann` 라이브러리의 함수 중 하나입니다.
* 이 함수는 `delta_min` 값을 설정하는 함수로, 학습 시에 가중치 업데이트 시에 사용되는 최소 학습률을 의미합니다.
* `delta_min` 값은 0.0 이상의 값으로 설정해야 합니다.
* 이 함수는 `fann` 객체에 설정된 값을 반환합니다.
예제
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php
// RPROP 알고리즘을 사용하는 다층 퍼셉트론을 생성합니다.
$fann = FANN::new_user();
$fann->set_activation_function_hidden(FANN::FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
$fann->set_activation_function_output(FANN::FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
$fann->set_training_algorithm(FANN::FANN_RPROP);
// delta_min 값을 설정합니다.
$fann->set_rprop_delta_min(0.0001);
// 학습 데이터를 설정합니다.
$data = array(
array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4),
array(0.5, 0.6, 0.7, 0.8),
array(0.9, 0.1, 0.2, 0.3),
array(0.4, 0.5, 0.6, 0.7),
);
// 학습을 진행합니다.
$fann->train_on_data($data, 1000);
// 학습이 완료된 후, 가중치를 출력합니다.
echo $fann->get_weight(0);
결과
위 예제에서 `fann_set_rprop_delta_min` 함수를 사용하여 `delta_min` 값을 0.0001로 설정한 후, RPROP 알고리즘을 사용하여 다층 퍼셉트론을 학습시키고, 학습이 완료된 후 가중치를 출력합니다.
이 예제는 `fann` 라이브러리를 사용하여 다층 퍼셉트론을 학습시키는 방법을 보여주며, `fann_set_rprop_delta_min` 함수를 사용하여 `delta_min` 값을 설정하는 방법을 보여줍니다.
참고
* `fann` 라이브러리는 다층 퍼셉트론을 학습시키기 위한 라이브러리입니다.
* RPROP 알고리즘은 다층 퍼셉트론에서 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다.
* `delta_min` 값은 학습 시에 가중치 업데이트 시에 사용되는 최소 학습률을 의미합니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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