라이브러리
[PHP] fann_test_data - 훈련 데이터 세트를 테스트하고 훈련 데이터의 MSE를 계산합니다.
PHP에서 FANN 라이브러리 사용하기
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 사용할 수 있는 인공 신경망 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 신경망 모델을 생성하고 학습할 수 있습니다. 이 글에서는 FANN 라이브러리의 `fann_test_data` 함수를 사용하는 방법을 설명하겠습니다.
FANN 라이브러리 설치
FANN 라이브러리를 사용하려면 먼저 PHP에 FANN 라이브러리를 설치해야 합니다. PHP의 패키지 매니저인 Composer를 사용하면 쉽게 설치할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
bash
composer require fann
FANN 라이브러리 사용하기
FANN 라이브러리를 사용하기 위해 다음 코드를 작성할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
php
require 'vendor/autoload.php';
use FANNlibrary
euralnet;
// 신경망 모델 생성
$ann = new neuralnet();
// 학습 데이터 준비
$data = array(
array(0, 0, 0),
array(0, 1, 0),
array(1, 0, 0),
array(1, 1, 1),
);
// 신경망 모델 학습
$ann->train_on_data($data, 1000);
// 테스트 데이터 준비
$test_data = array(
array(0, 0),
array(0, 1),
array(1, 0),
array(1, 1),
);
// 신경망 모델 테스트
$result = $ann->test_data($test_data);
// 결과 출력
foreach ($result as $row) {
echo "입력: (" . $row[0] . ", " . $row[1] . "), 출력: " . $row[2] . "
";
}
fann_test_data 함수
`fann_test_data` 함수는 신경망 모델을 테스트하는 함수입니다. 이 함수는 테스트 데이터를 입력으로 받아서 신경망 모델이 출력하는 결과를 반환합니다.
#hostingforum.kr
php
$result = $ann->test_data($test_data);
이 함수는 테스트 데이터를 입력으로 받아서 신경망 모델이 출력하는 결과를 반환합니다. 결과는 테스트 데이터의 열에 따라 출력됩니다.
예제
위의 예제에서 `fann_test_data` 함수를 사용하여 신경망 모델을 테스트하는 방법을 설명했습니다. 이 예제에서는 신경망 모델을 학습한 후 테스트 데이터를 입력으로 받아서 신경망 모델이 출력하는 결과를 출력했습니다.
결론
FANN 라이브러리에서 `fann_test_data` 함수를 사용하여 신경망 모델을 테스트하는 방법을 설명했습니다. 이 함수는 테스트 데이터를 입력으로 받아서 신경망 모델이 출력하는 결과를 반환합니다. 이 예제를 통해 FANN 라이브러리의 사용 방법을 이해할 수 있습니다.
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