라이브러리
[PHP] fann_train - 입력 세트와 원하는 출력 세트로 한 번의 반복을 훈련합니다.
PHP에서 FANN Train 사용하기
FANN (Fast Artificial Neural Network) 은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN은 신경망을 구축하고 학습하는 데 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 FANN Train을 사용하여 신경망을 학습하는 방법에 대해 설명합니다.
FANN Train 사용하기
FANN Train은 신경망을 학습하는 데 사용하는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 가중치를 학습하기 위해 사용됩니다.
# FANN Train 함수
FANN Train 함수의 사용법은 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
php
fann_train($ann, $data, $num_data, $max_epochs, $desired_error, $max_fail)
* `$ann` : 학습할 신경망 객체
* `$data` : 학습 데이터
* `$num_data` : 학습 데이터의 수
* `$max_epochs` : 학습 횟수
* `$desired_error` : 학습 오류의 목표
* `$max_fail` : 학습 오류가 목표보다 높아지는 횟수
# 예제
다음은 FANN Train 함수를 사용하여 신경망을 학습하는 예제입니다.
#hostingforum.kr
php
// 신경망 객체 생성
$ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);
// 학습 데이터 생성
$data = array(
array(0, 0, 0),
array(0, 1, 1),
array(1, 0, 1),
array(1, 1, 0)
);
// 학습 설정
$max_epochs = 1000;
$desired_error = 0.01;
$max_fail = 100;
// 학습
fann_train_on_data($ann, $data, count($data), $max_epochs, $desired_error, $max_fail);
// 학습 결과 출력
$inputs = array(0, 0);
$output = fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . implode(", ", $inputs) . "), 출력: " . $output . "
";
$inputs = array(0, 1);
$output = fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . implode(", ", $inputs) . "), 출력: " . $output . "
";
$inputs = array(1, 0);
$output = fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . implode(", ", $inputs) . "), 출력: " . $output . "
";
$inputs = array(1, 1);
$output = fann_run($ann, $inputs);
echo "입력: (" . implode(", ", $inputs) . "), 출력: " . $output . "
";
이 예제에서는 3-2-2-1 구조의 신경망을 학습합니다. 학습 데이터는 XOR 게이트의 입력과 출력을 나타냅니다. 학습 설정은 1000회 학습, 목표 오류 0.01, 최대 오류 100회로 설정합니다. 학습 결과를 출력하기 위해 신경망을 실행하여 출력을 계산합니다.
결론
FANN Train 함수를 사용하여 신경망을 학습할 수 있습니다. 이 함수는 신경망의 가중치를 학습하기 위해 사용됩니다. 예제를 통해 FANN Train 함수의 사용법을 살펴보았습니다. 신경망을 학습하는 데 사용할 수 있는 다양한 함수와 설정이 있습니다. 신경망을 학습하는 데 필요한 지식을 습득하고, 다양한 함수와 설정을 사용하여 신경망을 학습할 수 있습니다.
-
- 나우호스팅 @pcs8404
-
호스팅포럼 화이팅!
댓글목록
등록된 댓글이 없습니다.