2024 年 PHP 日本大会

    fann_train_on_file

    (PECL fann >= 1.0.0)

    fann_train_on_file — 在一段时间内训练从文件中读取的整个数据集

    描述

    fann_train_on_file(
        资源 $ann,
        字符串 $filename,
        整数 $max_epochs,
        整数 $epochs_between_reports,
        浮点数 $desired_error
    ): 布尔值

    在一段时间内训练从文件中读取的整个数据集。

    此训练使用由 fann_set_training_algorithm() 选择的训练算法以及为这些训练算法设置的参数。

    参数

    ann

    神经网络 资源。

    filename

    包含训练数据的文件

    max_epochs

    训练应持续的最大轮数

    epochs_between_reports

    调用用户函数之间的轮数。值为零表示不调用用户函数。

    desired_error

    所需的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail()，取决于由 fann_set_train_stop_function() 选择的停止函数

    返回值

    成功时返回 true，否则返回 false。

    参见

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    用户贡献的注释 1 条注释

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    geekgirljoy at gmail dot com
    6 年前
    训练文件 (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"; // 训练数据文件
    $ann_save_file = dirname(__FILE__) . "/xor_float.net"; // 训练数据文件

    // 使用创建 ANN 对象
    $ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input, $num_neurons_hidden, $num_output);

    if (    $ann) {

    // 配置 ANN 激活函数
    fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
    fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

    // 尝试使用 fann_train_on_file() 进行训练
    if (fann_train_on_file($ann, $training_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error)){
    echo     'xor 训练完成。' . PHP_EOL);
    }

    // 尝试保存
    if (fann_save($ann, $ann_save_file)){
    echo     'xor 保存完成。' . PHP_EOL);
    }

    // 销毁 $ann 对象
    fann_destroy($ann);
    }
    ?>
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