라이브러리
[PHP] fann_set_sarprop_weight_decay_shift - sarprop 가중치 감소 이동을 설정합니다.
SARPROP 알고리즘
SARPROP (Self-Adaptive Real-Time Backpropagation) 알고리즘은 퍼셉트론과 신경망에서 사용되는 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 학습 속도를 빠르게 하기 위해 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. SARPROP 알고리즘은 퍼셉트론과 신경망에서 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다.
fann_set_sarprop_weight_decay_shift
`fann_set_sarprop_weight_decay_shift` 함수는 FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리의 SARPROP 알고리즘에서 사용되는 가중치 감소 비율을 설정하는 함수입니다. 이 함수는 SARPROP 알고리즘의 학습 속도를 조절하는 데 사용됩니다.
함수 설명
`fann_set_sarprop_weight_decay_shift` 함수는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.
* `ann`: FANN 네트워크 객체
* `decay_shift`: 가중치 감소 비율
이 함수는 SARPROP 알고리즘의 가중치 감소 비율을 설정합니다. 가중치 감소 비율은 학습 속도를 조절하는 데 사용됩니다. 가중치 감소 비율이 높을수록 학습 속도가 빠르지만 학습 정확도가 떨어질 수 있습니다.
예제
다음은 PHP에서 `fann_set_sarprop_weight_decay_shift` 함수를 사용하는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
// FANN 라이브러리 로드
require_once 'fann.php';
// FANN 네트워크 객체 생성
$ann = FANN::new_user_data();
// SARPROP 알고리즘 설정
$ann->set_sarprop_algorithm(FANN_SARPROP_ALGORITHM);
// 가중치 감소 비율 설정
$ann->set_sarprop_weight_decay_shift(0.5);
// 학습 데이터 설정
$inputs = array(
array(0.1, 0.2),
array(0.3, 0.4),
array(0.5, 0.6)
);
$outputs = array(
array(0.7),
array(0.8),
array(0.9)
);
// 학습
$ann->train_on_data($inputs, $outputs);
// 학습 결과 출력
echo "학습 결과:
";
echo $ann->run($inputs[0]) . "
";
이 예제에서는 FANN 라이브러리를 로드하고 FANN 네트워크 객체를 생성합니다. SARPROP 알고리즘을 설정하고 가중치 감소 비율을 0.5로 설정합니다. 학습 데이터를 설정하고 학습을 수행합니다. 학습 결과를 출력합니다.
참고
* FANN 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다.
* SARPROP 알고리즘은 퍼셉트론과 신경망에서 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다.
* 가중치 감소 비율은 학습 속도를 조절하는 데 사용됩니다. 가중치 감소 비율이 높을수록 학습 속도가 빠르지만 학습 정확도가 떨어질 수 있습니다.
-
- 나우호스팅 @pcs8404
-
호스팅포럼 화이팅!
댓글목록
등록된 댓글이 없습니다.