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() 或 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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    1
    geekgirljoy at gmail dot com
    6 years ago
    Training File (xor.data):
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    -1
    -1 1
    1
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    1
    1 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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