fann_train_on_file()函式—用法及示例

函式名：fann_train_on_file()

適用版本：FANN >= 2.1.0

用法：fann_train_on_file(resource $ann, string $filename, int $max_epochs, int $epochs_between_reports, float $desired_error) : bool

說明：fann_train_on_file() 函式用於使用指定的神經網路資源（$ann）從檔案中訓練神經網路模型。該函式將根據給定的訓練資料檔案（$filename）進行訓練，並在達到最大輪數（$max_epochs）或期望誤差（$desired_error）時停止訓練。在訓練過程中，每經過 $epochs_between_reports 輪訓練，將列印出一次當前訓練的報告。

引數：

• $ann：神經網路資源（由 fann_create_standard() 或 fann_create_from_file() 建立）
• $filename：訓練資料檔案的路徑
• $max_epochs：最大訓練輪數
• $epochs_between_reports：列印訓練報告的輪數間隔
• $desired_error：期望的誤差值

返回值：成功時返回 true，失敗時返回 false。

示例：

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

// 從檔案中訓練神經網路
if (fann_train_on_file($ann, "training.data", 1000, 10, 0.001)) {
    echo "神經網路訓練成功！";
} else {
    echo "神經網路訓練失敗！";
}

// 釋放神經網路資源
fann_destroy($ann);
?>

以上示例中，我們首先使用 fann_create_standard() 函式建立了一個具有 3 層（輸入層、隱藏層和輸出層）的神經網路。然後，我們呼叫 fann_train_on_file() 函式來從名為 "training.data" 的訓練資料檔案中訓練神經網路，最大輪數為 1000，每經過 10 輪訓練列印一次訓練報告，期望誤差為 0.001。最後，根據返回值判斷訓練是否成功，並釋放神經網路資源。