fann_set_sarprop_step_error_shift()函式—用法及示例

函式名：fann_set_sarprop_step_error_shift() 適用版本：PHP FANN擴充套件版本 >= 2.1.0

用法： bool fann_set_sarprop_step_error_shift(resource $ann, float $sarprop_step_error_shift)

該函式用於設定SARProp演演演算法中的步長誤差的移位值。SARProp演演演算法是一種用於訓練神經網路的演演演算法，用於自適應地調整步長引數。

引數：

• $ann：神經網路資源，透過fann_create_standard()或fann_create_from_file()等函式建立。
• $sarprop_step_error_shift：步長誤差的移位值，範圍在0到1之間。

返回值： 如果成功設定步長誤差的移位值，則返回true；否則返回false。

示例：

$ann = fann_create_standard(2, 2, 1);
fann_set_sarprop_step_error_shift($ann, 0.1);

// 繼續設定其他SARProp演演演算法的引數
fann_set_sarprop_weight_decay_shift($ann, 0.01);
fann_set_sarprop_step_error_threshold_factor($ann, 0.1);

// 使用SARProp演演演算法訓練神經網路
fann_train_on_file($ann, 'training_data.txt', 1000, 10, 0.01);

fann_destroy($ann);

在上面的示例中，我們建立了一個包含2個輸入神經元、2個隱藏神經元和1個輸出神經元的神經網路。然後，我們使用fann_set_sarprop_step_error_shift()函式設定了SARProp演演演算法中的步長誤差的移位值為0.1。接著，我們可以繼續設定其他SARProp演演演算法的引數，例如權重衰減移位值和步長誤差閾值因子。最後，我們使用fann_train_on_file()函式基於訓練資料檔案對神經網路進行訓練。最後，我們銷燬神經網路資源。

請注意，示例中的引數值僅供參考，實際應用中需要根據具體情況進行調整。