2024 年 PHP 日本研討會

    fann_train_on_file

    (PECL fann >= 1.0.0)

    fann_train_on_file — 從檔案讀取整個資料集，並訓練一段時間

    說明

    fann_train_on_file(
        資源 $ann,
        字串 $filename,
        整數 $max_epochs,
        整數 $epochs_between_reports,
        浮點數 (float) $desired_error
    ): 布林值 (bool)

    在一段時間內，使用從檔案讀取的整個資料集進行訓練。

    此訓練使用 fann_set_training_algorithm() 選擇的訓練演算法以及為這些訓練演算法設定的參數。

    參數

    ann

    神經網路 資源 (resource)。

    filename

    包含訓練資料的檔案

    max_epochs

    訓練應繼續的最大訓練週期數

    epochs_between_reports

    呼叫使用者函式之間的訓練週期數。值為零表示不呼叫使用者函式。

    desired_error

    期望的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail() 值，取決於 fann_set_train_stop_function() 選擇的停止函式

    回傳值

    成功時回傳 true，否則回傳 false。

    參見

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    geekgirljoy at gmail dot com
    6 年前
    訓練檔案 (xor.data)
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    <?php
    $num_input     = 2;
    $num_output = 1;
    $num_layers = 3;
    $num_neurons_hidden = 3;
    $desired_error = 0.001;
    $max_epochs = 500000;
    $epochs_between_reports = 1000;
    $training_data = dirname(__FILE__) . "/xor.data"; // 訓練資料檔案
    $ann_save_file = dirname(__FILE__) . "/xor_float.net"; // 訓練資料檔案

    // 使用以下方式建立 ANN 物件
    $ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input, $num_neurons_hidden, $num_output);

    if (    $ann) {

    // 設定 ANN 激活函數
    fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
    fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

    // 嘗試使用 fann_train_on_file() 進行訓練
    if (fann_train_on_file($ann, $training_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error)){
    echo     'xor 已訓練完成。' . PHP_EOL);
    }

    // 嘗試儲存
    if (fann_save($ann, $ann_save_file)){
    echo     'xor 已儲存。' . PHP_EOL);
    }

    // 銷毀 $ann 物件
    fann_destroy($ann);
    }
    ?>
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