라이브러리
[PHP] fann_set_scaling_params - 훈련 데이터를 기반으로 향후 사용을 위한 입력 및 출력 스케일링 매개변수 계산
FANN 라이브러리와 스케일링 파라미터
FANN(Fast Artificial Neural Network)은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN 라이브러리에서는 신경망의 학습과 테스트를 위한 다양한 함수를 제공합니다. 여기서는 `fann_set_scaling_params` 함수에 대해 자세히 설명하겠습니다.
fann_set_scaling_params 함수
`fann_set_scaling_params` 함수는 신경망의 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 데이터를 특정 범위로 변환하여 신경망의 학습과 테스트를 용이하게 합니다. 이 함수는 다음 두 가지 파라미터를 사용합니다.
* `input_min`: 입력 데이터의 최소값
* `input_max`: 입력 데이터의 최대값
* `output_min`: 출력 데이터의 최소값
* `output_max`: 출력 데이터의 최대값
예제
다음은 `fann_set_scaling_params` 함수를 사용하는 예제입니다.
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php
// 신경망 객체를 생성합니다.
$fann = FANN::new_user(2, 2, 1);
// 입력 데이터를 스케일링합니다.
fann_set_scaling_params($fann, -10, 10, -10, 10);
// 신경망의 학습을 시작합니다.
fann_train_on_data($fann, "training_data.dat");
// 신경망의 테스트를 시작합니다.
fann_test_data($fann, "test_data.dat");
// 신경망의 출력을 출력합니다.
$output = fann_run($fann, array(5, 5));
echo "출력: $output
";
스케일링의 중요성
스케일링은 신경망의 학습과 테스트를 용이하게 합니다. 입력 데이터가 너무 큰 경우, 신경망의 학습이 느려질 수 있습니다. 스케일링을 사용하면 입력 데이터를 특정 범위로 변환하여 신경망의 학습과 테스트를 용이하게 할 수 있습니다.
스케일링의 종류
스케일링에는 두 가지 종류가 있습니다.
* 선형 스케일링: 입력 데이터를 선형적으로 스케일링하는 방법입니다.
* 비선형 스케일링: 입력 데이터를 비선형적으로 스케일링하는 방법입니다.
FANN 라이브러리에서는 선형 스케일링만 지원합니다. 비선형 스케일링을 사용하려면, 직접 구현해야 합니다.
결론
`fann_set_scaling_params` 함수는 신경망의 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 신경망의 학습과 테스트를 용이하게 합니다. 예제를 포함하여, 스케일링의 중요성과 종류를 설명했습니다.
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호스팅포럼 화이팅!
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