fann_train_on_data()函数—用法及示例

函数名：fann_train_on_data()

适用版本：FANN >= 2.0.0

用法：fann_train_on_data(resource $ann, resource $data)

该函数用于使用训练数据集来训练神经网络。它会根据提供的训练数据集对神经网络进行一次迭代的训练，并返回训练误差。

参数：

• $ann：神经网络资源，通过 fann_create_standard() 或 fann_create_from_file() 创建。
• $data：训练数据集资源，通过 fann_read_train_from_file() 或 fann_create_train() 创建。

返回值：

• 返回一个浮点数，表示训练误差。

示例：

// 创建神经网络
$ann = fann_create_standard(3, 2, 1);

// 从文件中读取训练数据集
$data = fann_read_train_from_file("train.data");

// 训练神经网络
$error = fann_train_on_data($ann, $data);

// 输出训练误差
echo "训练误差：".$error;

// 释放资源
fann_destroy_train($data);
fann_destroy($ann);

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含3个层次结构的神经网络，其中第一层有2个神经元，第二层有1个神经元。然后，我们从文件中读取了训练数据集。接下来，我们使用fann_train_on_data()函数对神经网络进行一次训练迭代，并将返回的训练误差存储在$error变量中。最后，我们输出训练误差并释放资源。

请注意，此示例仅演示了函数的基本用法，实际使用时需要根据具体情况进行适当的调整和错误处理。