fann_cascadetrain_on_data()函式—用法及示例

函式名：fann_cascadetrain_on_data()

函式適用版本：PHP FANN擴充套件版本 >= 1.0.0

函式用法：fann_cascadetrain_on_data(resource $ann, resource $data, int $max_neurons, int $neurons_between_reports, float $desired_error)

函式說明：fann_cascadetrain_on_data()函式使用級聯訓練演演演演算法對神經網路進行訓練。級聯訓練演演演演算法會在一個小時內連續增加神經元，並訓練他們，直到達到指定的誤差。

引數：

1. $ann：神經網路資源，透過fann_create_standard()、fann_create_shortcut()或fann_create_from_file()函式建立。
2. $data：資料集資源，透過fann_read_train_from_file()、fann_create_train()等函式建立。
3. $max_neurons：最大神經元數（整數），當達到指定神經元數時，級聯訓練會停止。
4. $neurons_between_reports：報告之間的神經元數（整數），這是在函式執行過程中列印報告的間隔。
5. $desired_error：所期望的最大誤差值（浮點數），一旦訓練達到該誤差，級聯訓練將停止。

返回值：布林值，如果成功則返回true，否則返回false。

示例：

<?php
// 建立神經網路
$ann = fann_create_standard(3, 2, 3, 1);

// 從檔案載入訓練資料
$data = fann_read_train_from_file("train.data");

// 設定級聯訓練引數
$max_neurons = 100;
$neurons_between_reports = 10;
$desired_error = 0.001;

// 執行級聯訓練
if (fann_cascadetrain_on_data($ann, $data, $max_neurons, $neurons_between_reports, $desired_error)) {
    echo "級聯訓練成功";
} else {
    echo "級聯訓練失敗";
}

// 銷燬神經網路和訓練資料資源
fann_destroy($ann);
fann_destroy_train($data);
?>

上述示例中，首先建立一個具有3個層的神經網路。然後從檔案中載入訓練資料。接下來設定級聯訓練的引數，包括最大神經元數、報告間隔和期望的最大誤差。最後呼叫fann_cascadetrain_on_data()函式執行級聯訓練。如果訓練成功，列印"級聯訓練成功"，否則列印"級聯訓練失敗"。最後，銷燬神經網路和訓練資料資源，釋放記憶體。