fann_set_training_algorithm()函式—用法及示例

函式名：fann_set_training_algorithm()

適用版本：FANN >= 1.0.0

用法：fann_set_training_algorithm(resource $ann, int $training_algorithm) : bool

此函式用於設定神經網路的訓練演演演算法。神經網路庫（FANN）提供了多種訓練演演演算法供選擇，該函式可以用來切換不同的訓練演演演算法。

引數：

• $ann：神經網路資源（由fann_create_standard()或fann_create_from_file()函式建立）
• $training_algorithm：訓練演演演算法的編號，取值範圍為0到5，具體對應關係如下： 0 - FANN_TRAIN_INCREMENTAL：增量訓練演演演算法 1 - FANN_TRAIN_BATCH：批次訓練演演演算法 2 - FANN_TRAIN_RPROP：RPROP（逆傳播）訓練演演演算法 3 - FANN_TRAIN_QUICKPROP：Quickprop訓練演演演算法 4 - FANN_TRAIN_SARPROP：SARPROP訓練演演演算法 5 - FANN_TRAIN_SOM：自組織對映（SOM）訓練演演演算法

返回值：成功時返回true，失敗時返回false。

示例：

$ann = fann_create_standard(2, 2, 1); // 建立一個2層的神經網路，每層分別有2個和1個神經元
fann_set_training_algorithm($ann, FANN_TRAIN_RPROP); // 使用RPROP演演演算法進行訓練

// 設定其他引數（省略）

fann_train_on_data($ann, $train_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error); // 使用所選訓練演演演算法進行訓練

上述示例中，我們首先建立了一個2層的神經網路，然後使用fann_set_training_algorithm()函式將訓練演演演算法設定為RPROP演演演算法。接下來，我們可以設定其他相關引數（如學習率、動量等），最後使用fann_train_on_data()函式開始訓練過程。在訓練過程中，所選的訓練演演演算法將被應用於神經網路的更新和最佳化過程。