라이브러리
[PHP] fann_train_epoch - 훈련 데이터 집합으로 한 에포크를 훈련합니다.
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리
FANN은 PHP에서 사용할 수 있는 신경망 라이브러리입니다. FANN은 빠른 신경망 구현을 위해 설계되었으며, 다양한 신경망 알고리즘을 제공합니다. 이 글에서는 FANN 라이브러리에서 `fann_train_epoch` 함수에 대해 자세히 설명하고 예제를 포함하겠습니다.
fann_train_epoch 함수
`fann_train_epoch` 함수는 FANN 라이브러리에서 제공하는 함수 중 하나로, 신경망을 학습하는 데 사용됩니다. 이 함수는 신경망이 학습할 데이터를 입력받아, 신경망을 학습하는 데 필요한 정보를 계산합니다.
`fann_train_epoch` 함수의 기본 형식은 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
php
fann_train_epoch($ann, $data, $max_epochs, $desired_error, $max_steps)
* `$ann`: 학습할 신경망
* `$data`: 학습 데이터
* `$max_epochs`: 최대 학습 에폭 수
* `$desired_error`: 허용 오차율
* `$max_steps`: 최대 학습 단계 수
예제
다음은 FANN 라이브러리에서 `fann_train_epoch` 함수를 사용한 예제입니다. 이 예제에서는 XOR 게이트를 학습하는 신경망을 구현합니다.
#hostingforum.kr
php
<?php
// XOR 게이트 데이터
$data = array(
array(0, 0, 0),
array(0, 1, 1),
array(1, 0, 1),
array(1, 1, 0)
);
// 신경망 생성
$ann = fann_create_standard(3, 2, 1, 1);
// 신경망 초기화
fann_set_activation_steepness_hidden($ann, 0.7);
fann_set_activation_steepness_output($ann, 0.7);
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// 학습 시작
fann_train_epoch($ann, $data, 1000, 0.0001, 1000);
// 학습 결과 출력
for ($i = 0; $i < count($data); $i++) {
$input = array($data[$i][0], $data[$i][1]);
$output = fann_run($ann, $input);
echo "입력: (" . $data[$i][0] . ", " . $data[$i][1] . "), 출력: " . $output[0] . "
";
}
// 신경망 삭제
fann_destroy($ann);
?>
이 예제에서는 XOR 게이트 데이터를 사용하여 신경망을 학습하고, 학습 결과를 출력합니다. 신경망은 3개의 입력 노드, 2개의 은닉 노드, 1개의 출력 노드를 가진다. 신경망은 1000 에폭 동안 학습되며, 허용 오차율은 0.0001입니다.
이 예제는 FANN 라이브러리에서 `fann_train_epoch` 함수를 사용한 간단한 예제입니다. FANN 라이브러리에서 제공하는 다양한 함수를 사용하여 더 복잡한 신경망을 구현할 수 있습니다.
-
- 나우호스팅 @pcs8404
-
호스팅포럼 화이팅!
댓글목록
등록된 댓글이 없습니다.