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    fann_descale_output()函数—用法及示例

    「 将神经网络输出向量反标准化为原始范围 」


    函数名:fann_descale_output()

    适用版本:FANN >= 2.1.0

    用法:fann_descale_output(resource $ann, float[] $output_vector) : bool

    描述:将神经网络输出向量反标准化为原始范围。此函数可以将经过标准化处理的输出向量反转回原始范围,并返回反转后的向量。

    参数:

    • $ann (资源类型):神经网络资源,由fann_create_standard()、fann_create_sparse()或fann_create_shortcut()等函数创建。
    • $output_vector (浮点数数组):要反转标准化的输出向量。

    返回值:

    • 成功时返回true,失败时返回false。

    示例:

    // 创建神经网络
    $ann = fann_create_standard(2, 3, 2, 1);
    
    // 加载训练好的神经网络数据
    fann_read_train_from_file($ann, "train_data.dat");
    
    // 获取训练样本的输入和输出向量
    $input_vector = [0.5, 0.3];
    $output_vector = [0.7, 0.2];
    
    // 使用神经网络进行前向传播
    $result_vector = fann_run($ann, $input_vector);
    
    // 反标准化输出向量
    if (fann_descale_output($ann, $result_vector)) {
        echo "反标准化后的输出向量为:";
        print_r($result_vector);
    } else {
        echo "标准化失败!";
    }
    
    // 释放神经网络资源
    fann_destroy($ann);
    

    注意事项:

    • 在调用fann_descale_output()函数之前,必须先进行了网络的训练,并且使用了fann_scale_output()进行了标准化操作。
    • 输出向量的长度必须与神经网络输出层的神经元数量相匹配。
    • 标准化和反标准化操作是在进行神经网络输入/输出处理时常用的预处理和后处理步骤,可以用于提高神经网络的性能和输出的准确性。
    补充纠错
    下一个函数: fann_descale_train()函数
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