fann_train()函数—用法及示例

函数名：fann_train()

适用版本：FANN >= 2.0.0

用法：fann_train(resource $ann, array $input, array $desired_output) : bool

函数说明：fann_train() 函数用于训练一个已经创建好的神经网络。

参数：

• $ann：已创建的神经网络资源。
• $input：输入数据的数组，每个元素代表一个样本的输入。
• $desired_output：期望的输出数据的数组，每个元素代表一个样本的期望输出。

返回值：训练是否成功的布尔值，成功返回 true，失败返回 false。

示例：

// 创建一个具有 3 个输入节点和 1 个输出节点的神经网络
$ann = fann_create_standard(3, 3, 1);

// 设置训练算法为 RPROP
fann_set_training_algorithm($ann, FANN_TRAIN_RPROP);

// 创建输入数据和期望输出数据的数组
$input = array(array(0, 0), array(0, 1), array(1, 0), array(1, 1));
$desired_output = array(array(0), array(1), array(1), array(0));

// 训练神经网络
if (fann_train($ann, $input, $desired_output)) {
    echo "神经网络训练成功！";
} else {
    echo "神经网络训练失败！";
}

// 销毁神经网络资源
fann_destroy($ann);

上述示例中，我们创建了一个具有 3 个输入节点和 1 个输出节点的神经网络。然后，使用 fann_set_training_algorithm() 函数设置训练算法为 RPROP。接下来，创建输入数据和期望输出数据的数组。最后，调用 fann_train() 函数训练神经网络，并根据返回值判断训练是否成功。如果训练成功，输出"神经网络训练成功！"，否则输出"神经网络训练失败！"。最后，使用 fann_destroy() 函数销毁神经网络资源。