fann_train_on_file

(PECL fann >= 1.0.0)

fann_train_on_file在从某个文件读取的整个数据集上训练一段时间。

说明

fann_train_on_file(
    resource $ann,
    string $filename,
    int $max_epochs,
    int $epochs_between_reports,
    float $desired_error
): bool

在从某个文件读取的整个数据集上训练一段时间。

该训练使用 fann_set_training_algorithm() 函数选择的算法和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

训练应该继续的最大周期数。

epochs_between_reports

用户函数之间的周期数。当为0时表示没有用户函数被调用。

desired_error

期望的是 fann_get_MSE()fann_get_bit_fail()的返回值, 取决于 fann_set_train_stop_function() 选择的停止函数。

返回值

成功时返回 true,其它情况下返回 false

参见

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用户贡献的备注 1 note

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geekgirljoy at gmail dot com
6 years ago
Training File (xor.data):4 2 1-1 -1-1-1 111 -111 1-1<?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";  // training data file$ann_save_file = dirname(__FILE__) . "/xor_float.net";  // training data file// Create ANN object using$ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input, $num_neurons_hidden, $num_output);if ($ann) {        // Configure the ANN Activation Function     fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);    fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);        // Try to train using fann_train_on_file()    if (fann_train_on_file($ann, $training_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error)){        echo 'xor trained.' . PHP_EOL);    }        // Try to save    if (fann_save($ann, $ann_save_file)){        echo 'xor saved.' . PHP_EOL);    }        // Destroy the $ann object    fann_destroy($ann);}?>
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