라이브러리

[PHP] fann_subset_train_data - 훈련 데이터의 하위 집합의 사본을 반환합니다.




FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN 라이브러리는 PHP에서 신경망을 구현할 때 사용할 수 있는 도구입니다. FANN 라이브러리는 PHP 5.3 이상에서 사용할 수 있습니다.

FANN Subset Train Data


FANN 라이브러리의 `fann_subset_train_data` 함수는 학습 데이터를 부분 집합으로 만드는 함수입니다. 이 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성합니다. 이 함수는 다음과 같은 목적을 가지고 있습니다.

* 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성합니다.
* 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다.

FANN Subset Train Data 함수의 매개변수


`fann_subset_train_data` 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.

* `ann`: FANN 신경망 객체
* `train_data`: 학습 데이터
* `num_data`: 학습 데이터의 일부를 선택할 때, 선택할 데이터의 수
* `num_data_start`: 학습 데이터의 일부를 선택할 때, 시작할 데이터의 인덱스
* `num_data_end`: 학습 데이터의 일부를 선택할 때, 끝나는 데이터의 인덱스
* `num_data_start`: 학습 데이터의 일부를 선택할 때, 시작할 데이터의 인덱스
* `num_data_end`: 학습 데이터의 일부를 선택할 때, 끝나는 데이터의 인덱스

예제


다음 예제는 FANN Subset Train Data 함수를 사용하여 학습 데이터의 일부를 선택하는 방법을 보여줍니다.

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php

<?php



// FANN 라이브러리 로드

require_once 'fann.php';



// 학습 데이터 생성

$train_data = array(

    array(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5),

    array(0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0),

    array(1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5),

    array(1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0),

    array(2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5)

);



// FANN 신경망 객체 생성

$ann = fann_create_standard(2, 2, 1);



// 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성

$num_data = 3;

$num_data_start = 0;

$num_data_end = 3;

$subset_train_data = fann_subset_train_data($ann, $train_data, $num_data, $num_data_start, $num_data_end);



// 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성한 결과를 출력

echo "Subset Train Data:
";

print_r($subset_train_data);



?>



이 예제는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 방법을 보여줍니다. `fann_subset_train_data` 함수를 사용하여 학습 데이터의 일부를 선택할 때, `num_data`, `num_data_start`, `num_data_end` 매개변수를 사용하여 선택할 데이터의 수와 시작할 데이터의 인덱스를 설정할 수 있습니다.

FANN Subset Train Data 함수의 결과


`fann_subset_train_data` 함수의 결과는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성한 결과입니다. 이 결과는 학습 데이터의 일부를 선택한 데이터의 수와 선택한 데이터의 인덱스를 포함합니다.

FANN Subset Train Data 함수의 사용


`fann_subset_train_data` 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때 사용할 수 있습니다. 이 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다.

FANN Subset Train Data 함수의 장점


`fann_subset_train_data` 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다. 이 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다.

FANN Subset Train Data 함수의 단점


`fann_subset_train_data` 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다. 이 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다.

결론


`fann_subset_train_data` 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때 사용할 수 있습니다. 이 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다. 이 함수는 학습 데이터의 일부를 선택하여 새로운 학습 데이터를 생성할 때, 학습 데이터의 일부를 선택하는 기준을 설정할 수 있습니다.
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