라이브러리
[PHP] fann_train_on_data - 특정 기간 동안 전체 데이터 세트에 대해 학습합니다.
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리 소개
FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리는 PHP에서 신경망을 구현하기 위한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 단순한 신경망을 구현하기 위한 목적으로 설계되었으며, 빠른 성능과 간단한 사용법을 제공합니다.
FANN_train_on_data 함수
FANN_train_on_data 함수는 신경망을 학습하기 위한 함수입니다. 이 함수는 학습 데이터를 기반으로 신경망을 학습하고, 학습된 신경망을 반환합니다.
# 함수의 매개변수
* `data`: 학습 데이터를 저장하는 배열입니다. 각 행은 입력 데이터를 나타내며, 열은 출력 데이터를 나타냅니다.
* `num_input`: 입력 데이터의 열 수를 나타내는 정수입니다.
* `num_output`: 출력 데이터의 열 수를 나타내는 정수입니다.
* `num_layers`: 신경망의 레이어 수를 나타내는 정수입니다.
* `num_neurons`: 각 레이어의 뉴런 수를 나타내는 정수입니다.
* `num_neurons_next`: 각 레이어의 다음 레이어의 뉴런 수를 나타내는 정수입니다.
* `activation_steepness_input`: 입력 레이어의 활성화 함수의 기울기 값을 나타내는 실수입니다.
* `activation_steepness_hidden`: 은닉 레이어의 활성화 함수의 기울기 값을 나타내는 실수입니다.
* `activation_function`: 활성화 함수를 나타내는 정수입니다. (FANN_ADD, FANN_SIGMOID, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC, FANN_TANH)
* `learning_rate`: 학습률을 나타내는 실수입니다.
* `learning_momentum`: 운동량을 나타내는 실수입니다.
* `training_algorithm`: 학습 알고리즘을 나타내는 정수입니다. (FANN_TRAIN_RPROP, FANN_TRAIN_QUICKPROP, FANN_TRAIN_INCREMENTAL)
# 함수의 반환값
* 학습된 신경망을 저장하는 FANN 객체를 반환합니다.
예제
다음 예제는 FANN_train_on_data 함수를 사용하여 신경망을 학습하는 방법을 보여줍니다.
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php
<?php
// 학습 데이터를 저장하는 배열
$data = array(
array(0, 0),
array(0, 1),
array(1, 0),
array(1, 1)
);
// 신경망을 학습하기 위한 매개변수
$num_input = 2;
$num_output = 1;
$num_layers = 3;
$num_neurons = array(2, 2, 1);
$num_neurons_next = array(2, 2, 1);
$activation_steepness_input = 1;
$activation_steepness_hidden = 1;
$activation_function = FANN_ADD;
$learning_rate = 0.7;
$learning_momentum = 0.9;
$training_algorithm = FANN_TRAIN_RPROP;
// FANN 객체를 생성합니다.
$fann = FANN::new_data($num_input, $num_output);
// FANN 객체에 신경망의 매개변수를 설정합니다.
$fann->set_activation_steepness_input($activation_steepness_input);
$fann->set_activation_steepness_hidden($activation_steepness_hidden);
$fann->set_activation_function_hidden($activation_function);
$fann->set_activation_function_output($activation_function);
$fann->set_learning_rate($learning_rate);
$fann->set_learning_momentum($learning_momentum);
$fann->set_training_algorithm($training_algorithm);
// FANN 객체에 학습 데이터를 설정합니다.
$fann->set_train_on_data($data, count($data));
// 신경망을 학습합니다.
$fann->train_on_data();
// 학습된 신경망을 반환합니다.
echo "학습된 신경망:
";
echo $fann->get_bitstream();
?>
이 예제는 FANN_train_on_data 함수를 사용하여 신경망을 학습하는 방법을 보여줍니다. 학습 데이터를 저장하는 배열을 생성하고, 신경망의 매개변수를 설정합니다. FANN 객체에 학습 데이터를 설정하고, 신경망을 학습합니다. 학습된 신경망을 반환합니다.
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