fann_train_on_data()函式—用法及示例

函式名：fann_train_on_data()

適用版本：FANN >= 2.0.0

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

該函式用於使用訓練資料集來訓練神經網路。它會根據提供的訓練資料集對神經網路進行一次迭代的訓練，並返回訓練誤差。

引數：

• $ann：神經網路資源，透過 fann_create_standard() 或 fann_create_from_file() 建立。
• $data：訓練資料集資源，透過 fann_read_train_from_file() 或 fann_create_train() 建立。

返回值：

• 返回一個浮點數，表示訓練誤差。

示例：

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

// 從檔案中讀取訓練資料集
$data = fann_read_train_from_file("train.data");

// 訓練神經網路
$error = fann_train_on_data($ann, $data);

// 輸出訓練誤差
echo "訓練誤差：".$error;

// 釋放資源
fann_destroy_train($data);
fann_destroy($ann);

在上面的示例中，我們首先建立了一個包含3個層次結構的神經網路，其中第一層有2個神經元，第二層有1個神經元。然後，我們從檔案中讀取了訓練資料集。接下來，我們使用fann_train_on_data()函式對神經網路進行一次訓練迭代，並將返回的訓練誤差儲存在$error變數中。最後，我們輸出訓練誤差並釋放資源。

請注意，此示例僅演示了函式的基本用法，實際使用時需要根據具體情況進行適當的調整和錯誤處理。