2024年PHP日本大会

    异或训练

    此示例演示如何训练异或函数的数据。

    示例 #1 xor.data 文件

    4 2 1
-1 -1
-1
-1 1
1
1 -1
1
1 1
-1

    示例 #2 简单训练

    <?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;

    $ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input, $num_neurons_hidden, $num_output);

    if (    $ann) {
    fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
    fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

    $filename = dirname(__FILE__) . "/xor.data";
    if (    fann_train_on_file($ann, $filename, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error))
    fann_save($ann, dirname(__FILE__) . "/xor_float.net");

    fann_destroy($ann);
    }
    ?>

    此示例演示如何读取和运行异或函数的数据。

    示例 #3 简单测试

    <?php
    $train_file     = (dirname(__FILE__) . "/xor_float.net");
    if (!    is_file($train_file))
    die(    "文件 xor_float.net 未创建！请运行 simple_train.php 生成它");

    $ann = fann_create_from_file($train_file);
    if (!    $ann)
    die(    "无法创建ANN");

    $input = array(-1, 1);
    $calc_out = fann_run($ann, $input);
    printf("异或测试 (%f,%f) -> %f\n", $input[0], $input[1], $calc_out[0]);
    fann_destroy($ann);
    ?>

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    用户贡献的注释 3 条注释

    68
    Aurelien Marchand
    9年前
    以下是关于训练输入文件的解释，它可能对每个人来说都很明显，但你必须理解它才能编写你自己的文件。

    4 2 1 <- 头文件，表示有4组数据要读取，每组有2个输入和1个输出。
    -1 -1 <- 第1组的2个输入
    -1 <- 第1组的1个输出
    -1 1 <- 第2组的2个输入
    1 <- 第2组的1个输出
    1 -1 <- 第3组的2个输入
    1 <- 第3组的1个输出
    1 1 <- 第4组的2个输入
    -1 <- 第4组的1个输出
    1
    ithirzty
    5年前
    如果你想在时间限制后保存你的结果，你需要在你的代码中添加这些。
    <?php
    function shutdown()
    {
    global     $ann;
    fann_save($ann, dirname(__FILE__) . "/result.net");
    fann_destroy($ann);
    }

    register_shutdown_function('shutdown');
    ?>
    其中$ann是你的神经网络变量，'result.net'是你的神经网络配置文件。
    ＋添加注释
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