라이브러리
[PHP] fann_set_rprop_delta_zero - 초기 단계 크기를 설정합니다.
RPROP 알고리즘 소개
RPROP (Resilient Propagation) 알고리즘은 퍼셉트론에서 사용되는 가중치 업데이트 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 이전 알고리즘인 Delta-Bar-Delta 알고리즘의 단점을 보완한 알고리즘으로, 가중치 업데이트 시에 이전 알고리즘보다 더 빠르게 수렴할 수 있습니다.
fann_set_rprop_delta_zero
`fann_set_rprop_delta_zero` 함수는 RPROP 알고리즘의 `delta_zero` 값을 설정하는 함수입니다. `delta_zero`는 가중치 업데이트 시에 사용되는 초기 delta 값입니다. 이 값은 RPROP 알고리즘의 성능에 영향을 미치므로 적절한 값을 설정하는 것이 중요합니다.
함수 사용 예제
다음 예제에서는 `fann_set_rprop_delta_zero` 함수를 사용하여 RPROP 알고리즘의 `delta_zero` 값을 설정하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
php
// RPROP 알고리즘 객체 생성
$ann = new FANN();
// RPROP 알고리즘의 delta_zero 값을 설정
fann_set_rprop_delta_zero($ann, 0.7);
// RPROP 알고리즘의 학습을 시작
fann_train_on_data($ann, $training_data, $training_data_length);
// RPROP 알고리즘의 성능을 평가
$performance = fann_test_data($ann, $testing_data);
// RPROP 알고리즘의 결과를 출력
echo "RPROP 알고리즘의 성능: " . $performance . "%";
함수 매개변수
`fann_set_rprop_delta_zero` 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.
* `$ann`: RPROP 알고리즘 객체
* `$delta_zero`: RPROP 알고리즘의 delta_zero 값 (0.0 ~ 1.0)
함수 반환값
`fann_set_rprop_delta_zero` 함수는 NULL 값을 반환합니다.
함수 사용 시 주의사항
* RPROP 알고리즘의 `delta_zero` 값을 설정할 때는 적절한 값을 설정하는 것이 중요합니다. 너무 작은 값은 수렴이 느려질 수 있고, 너무 큰 값은 수렴이 안정적이지 않을 수 있습니다.
* RPROP 알고리즘의 `delta_zero` 값을 설정할 때는 학습 데이터의 특성과 모델의 복잡도에 따라 적절한 값을 설정하는 것이 중요합니다.
함수 관련 함수
`fann_set_rprop_delta_inc` 함수: RPROP 알고리즘의 `delta_inc` 값을 설정하는 함수
`fann_set_rprop_delta_dec` 함수: RPROP 알고리즘의 `delta_dec` 값을 설정하는 함수
`fann_set_rprop_weight_decay` 함수: RPROP 알고리즘의 가중치 감소 값을 설정하는 함수
함수 관련 매개변수
* `$ann`: RPROP 알고리즘 객체
* `$delta_zero`: RPROP 알고리즘의 delta_zero 값 (0.0 ~ 1.0)
* `$delta_inc`: RPROP 알고리즘의 delta_inc 값 (0.0 ~ 1.0)
* `$delta_dec`: RPROP 알고리즘의 delta_dec 값 (0.0 ~ 1.0)
* `$weight_decay`: RPROP 알고리즘의 가중치 감소 값 (0.0 ~ 1.0)
-
- 나우호스팅 @pcs8404
-
호스팅포럼 화이팅!
댓글목록
등록된 댓글이 없습니다.