# FANN (Réseau neuronal artificiel rapide - Fast Artificial Neural Network)

# Introduction

Le support PHP pour la bibliothèque FANN (Fast Artificial Neural Network) qui implémente des réseaux de neurones artificiels multicouches avec support pour les réseaux entièrement connectés et les réseaux connectés de manière éparse. Il inclut un cadre pour la manipulation facile des ensembles de données d'entraînement. Il est facile à utiliser, polyvalent, bien documenté et rapide.

- Installation/Configuration
  - Pré-requis
  - Installation
  - Types de ressources
- Constantes pré-définies
- Exemples
  - Entraînement XOR
- Fonctions Fann
  - fann_cascadetrain_on_data — Entraîne un réseau de neurones sur un ensemble de données entier, pour une période de temps en utilisant l'algorithme d'entraînement Cascade2
  - fann_cascadetrain_on_file — Entraîne un réseau de neurones sur un ensemble de données entier, pour une période de temps en utilisant l'algorithme d'entraînement Cascade2
  - fann_clear_scaling_params — Efface les paramètres de mise à l'échelle
  - fann_copy — Crée une copie d'une structure fann
  - fann_create_from_file — Construit un réseau de neurones de rétropropagation à partir d'un fichier de configuration
  - fann_create_shortcut — Créer un réseau de neurones de rétropropagation standard qui n'est pas entièrement connecté et qui a des connexions de raccourci
  - fann_create_shortcut_array — Crée un réseau de neurones de rétropropagation standard qui n'est pas totalement connecté, et a des connexions raccourcies
  - fann_create_sparse — Créer un réseau de neurones de rétropropagation standard qui n'est pas entièrement connecté
  - fann_create_sparse_array — Créer un réseau de neurones de rétropropagation standard qui n'est pas entièrement connecté en utilisant un tableau de tailles de couche
  - fann_create_standard — Créer un réseau de neurones de rétropropagation standard totalement connecté
  - fann_create_standard_array — Créer un réseau de neurones de rétropropagation standard en utilisant un tableau de tailles de couche
  - fann_create_train — Crée une structure vide de données d'entraînement
  - fann_create_train_from_callback — Crée la structure de données d'entraînement depuis une fonction fournie par l'utilisateur
  - fann_descale_input — Dimensionne les données dans le vecteur d'entrée après les avoir obtenues de ann en fonction des paramètres précédemment calculés
  - fann_descale_output — Dimensionne les données dans le vecteur de sortie après les avoir obtenues de ann en fonction des paramètres précédemment calculés
  - fann_descale_train — Inverse l'échelle des données d'entrée et de sortie en fonction des paramètres calculés précédemment
  - fann_destroy — Détruit le réseau en entier, et libère proprement toute la mémoire associée
  - fann_destroy_train — Détruit les données d'entraînement
  - fann_duplicate_train_data — Retourne une copie exacte des données d'entraînement fann
  - fann_get_activation_function — Renvoie la fonction d'activation
  - fann_get_activation_steepness — Renvoie la raideur d'activation pour le neurone et le numéro de couche fournis
  - fann_get_bias_array — Renvoie le nombre de biais dans chaque couche du réseau
  - fann_get_bit_fail — Le nombre de bits échoués
  - fann_get_bit_fail_limit — Renvoie la limite d'échec de bit utilisée pendant l'entraînement
  - fann_get_cascade_activation_functions — Renvoie les fonctions d'activation en cascade
  - fann_get_cascade_activation_functions_count — Renvoie le nombre de fonctions d'activation en cascade
  - fann_get_cascade_activation_steepnesses — Renvoie les raideurs d'activation en cascade
  - fann_get_cascade_activation_steepnesses_count — Le nombre de raideurs d'activation
  - fann_get_cascade_candidate_change_fraction — Renvoie la fraction de changement de candidat en cascade
  - fann_get_cascade_candidate_limit — Renvoie la limite de candidat
  - fann_get_cascade_candidate_stagnation_epochs — Renvoie le nombre d'époques de stagnation des candidats en cascade
  - fann_get_cascade_max_cand_epochs — Renvoie le nombre maximum d'époques des candidats
  - fann_get_cascade_max_out_epochs — Renvoie le nombre maximum d'époques de sortie
  - fann_get_cascade_min_cand_epochs — Renvoie le nombre minimum d'époques des candidats
  - fann_get_cascade_min_out_epochs — Renvoie le nombre minimum d'époques de sortie
  - fann_get_cascade_num_candidate_groups — Renvoie le nombre de groupes de candidats
  - fann_get_cascade_num_candidates — Renvoie le nombre de candidats utilisés pendant l'entraînement
  - fann_get_cascade_output_change_fraction — Renvoie la fraction de changement de sortie en cascade
  - fann_get_cascade_output_stagnation_epochs — Renvoie le nombre d'époques de stagnation de sortie en cascade
  - fann_get_cascade_weight_multiplier — Renvoie le multiplicateur de poids
  - fann_get_connection_array — Récupère les connexions dans le réseau
  - fann_get_connection_rate — Récupère le taux de connexion lorsque le réseau a été créé
  - fann_get_errno — Retourne le numéro de la dernière erreur
  - fann_get_errstr — Retourne le dernier message d'erreur
  - fann_get_layer_array — Renvoie le nombre de neurones dans chaque couche du réseau
  - fann_get_learning_momentum — Renvoie l'élan d'apprentissage
  - fann_get_learning_rate — Renvoie le taux d'apprentissage
  - fann_get_MSE — Lit le taux d'erreur quadratique moyen du réseau
  - fann_get_network_type — Renvoie le type de réseau de neurones pour lequel il a été créé
  - fann_get_num_input — Récupère le nombre de neurones entrants
  - fann_get_num_layers — Récupère le nombre de couches du réseau neuronal
  - fann_get_num_output — Récupère le nombre de neurones sortants
  - fann_get_quickprop_decay — Renvoie la décroissance qui est un facteur qui pondère la diminution des poids à chaque itération lors de l'entraînement quickprop
  - fann_get_quickprop_mu — Retourne le facteur mu
  - fann_get_rprop_decrease_factor — Retourne le facteur de décroissement utilisé pendant l'entraînement RPROP
  - fann_get_rprop_delta_max — Retourne la taille maximale de l'étape
  - fann_get_rprop_delta_min — Retourne la taille minimale de l'étape
  - fann_get_rprop_delta_zero — Retourne la taille initiale de l'étape
  - fann_get_rprop_increase_factor — Retourne le facteur croissant utilisé pendant l'entraînement RPROP
  - fann_get_sarprop_step_error_shift — Retourne le décalage de l'erreur lors de l'étape sarprop
  - fann_get_sarprop_step_error_threshold_factor — Retourne le facteur de seuil d'erreur lors de l'étape sarprop
  - fann_get_sarprop_temperature — Retourne la température sarprop
  - fann_get_sarprop_weight_decay_shift — Retourne le changement décroissant du poids sarprop
  - fann_get_total_connections — Récupère le nombre total de connexions dans la totalité du réseau
  - fann_get_total_neurons — Récupère le nombre total de neurones dans la totalité du réseau
  - fann_get_train_error_function — Retourne la fonction d'erreur utilisée pendant l'entraînement
  - fann_get_train_stop_function — Retourne la fonction d'arrêt utilisée pendant l'entraînement
  - fann_get_training_algorithm — Retourne l'algorithme d'entraînement
  - fann_init_weights — Initialise les poids en utilisant l'algorithme de Widrow et Nguyen
  - fann_length_train_data — Retourne le nombre de masques d'entraînement dans les données d'entraînement
  - fann_merge_train_data — Fusionne les données d'entraînement
  - fann_num_input_train_data — Retourne le nombre d'entrées dans chaque masque d'entraînement dans les données d'entraînement
  - fann_num_output_train_data — Retourne le nombre de sorties dans chaque masque d'entraînement dans les données d'entraînement
  - fann_print_error — Affiche le message d'erreur
  - fann_randomize_weights — Donne à chaque connexion un poids aléatoire compris entre min_weight et max_weight
  - fann_read_train_from_file — Lit un fichier contenant les données d'entraînement
  - fann_reset_errno — Réinitialise le numéro de la dernière erreur
  - fann_reset_errstr — Réinitialise le message de la dernière erreur
  - fann_reset_MSE — Réinitialise l'erreur quadratique moyenne du réseau
  - fann_run — Exécute les entrées via le réseau neuronal
  - fann_save — Sauvegarde le réseau complet dans un fichier de configuration
  - fann_save_train — Sauvegarde la structure d'entraînement dans un fichier
  - fann_scale_input — Met à l'échelle les données dans le vecteur d'entrée avant de les donner à ANN, en se basant sur les paramètres précédemment calculés
  - fann_scale_input_train_data — Met à l'échelle les entrées dans les données d'entraînement à l'intervalle spécifié
  - fann_scale_output — Met à l'échelle les données dans le vecteur de sortie avant de les passer à ANN, en se basant sur les paramètres précédemment calculés
  - fann_scale_output_train_data — Met à l'échelle les sorties dans les données d'entraînement à l'intervalle spécifié
  - fann_scale_train — Met à l'échelle les données d'entrée et de sortie en se basant sur les paramètres précédemment calculés
  - fann_scale_train_data — Met à l'échelle les entrées et les sorties dans les données d'entraînement à l'intervalle spécifié
  - fann_set_activation_function — Définit la fonction d'activation pour le neurone et la couche spécifiés
  - fann_set_activation_function_hidden — Définit la fonction d'activation pour toutes les couches cachées
  - fann_set_activation_function_layer — Définit la fonction d'activation pour tous les neurones de la couche spécifiée
  - fann_set_activation_function_output — Définit la fonction d'activation pour la couche de sortie
  - fann_set_activation_steepness — Définit la pente d'activation pour le neurone et le numéro de couche donnés
  - fann_set_activation_steepness_hidden — Définit la raideur de la pente d'activation pour tous les neurones des couches cachées
  - fann_set_activation_steepness_layer — Définit la pente d'activation pour tous les neurones dans la couche dont le numéro est fourni
  - fann_set_activation_steepness_output — Définit la raideur de la pente d'activation dans la couche de sortie
  - fann_set_bit_fail_limit — Définit la limite d'échec de bit, utilisée pendant l'entraînement
  - fann_set_callback — Définit la fonction de rappel à utiliser pendant l'entraînement
  - fann_set_cascade_activation_functions — Définit le tableau des fonctions d'activation candidate en cascade
  - fann_set_cascade_activation_steepnesses — Définit le tableau des raideurs d'activation candidate en cascade
  - fann_set_cascade_candidate_change_fraction — Définit la fraction de modification candidate en cascade
  - fann_set_cascade_candidate_limit — Définit la limite candidate
  - fann_set_cascade_candidate_stagnation_epochs — Définit le nombre d'époques de stagnation candidates en cascade
  - fann_set_cascade_max_cand_epochs — Définit l'époque maximale candidate
  - fann_set_cascade_max_out_epochs — Définit l'époque maximale de sortie
  - fann_set_cascade_min_cand_epochs — Définit l'époque minimale candidate
  - fann_set_cascade_min_out_epochs — Définit l'époque minimale de sortie
  - fann_set_cascade_num_candidate_groups — Définit le nombre de groupes candidats
  - fann_set_cascade_output_change_fraction — Définit la fraction de modification de sortie en cascade
  - fann_set_cascade_output_stagnation_epochs — Définit le nombre d'époques de stagnation en cascade de sortie
  - fann_set_cascade_weight_multiplier — Définit le multiplicateur de poids
  - fann_set_error_log — Définit l'endroit où les erreurs seront historisées
  - fann_set_input_scaling_params — Calcule les paramètres d'échelle d'entrée pour une utilisation future, en se basant sur les données d'entraînement
  - fann_set_learning_momentum — Définit la dynamique d'apprentissage
  - fann_set_learning_rate — Définit le taux d'apprentissage
  - fann_set_output_scaling_params — Calcule les paramètres d'échelle de sortie pour une utilisation future, en se basant sur les données d'entraînement
  - fann_set_quickprop_decay — Définit le facteur décroissant quickprop
  - fann_set_quickprop_mu — Définit le facteur quickprop mu
  - fann_set_rprop_decrease_factor — Définit le facteur de diminution utilisé pendant l'entraînement RPROP
  - fann_set_rprop_delta_max — Définit la taille maximale de l'étape
  - fann_set_rprop_delta_min — Définit la taille minimale de l'étape
  - fann_set_rprop_delta_zero — Définit la taille de l'étape initiale
  - fann_set_rprop_increase_factor — Définit le facteur d'augmentation utilisé pendant l'entraînement RPROP
  - fann_set_sarprop_step_error_shift — Définit le changement de l'étape d'erreur sarprop
  - fann_set_sarprop_step_error_threshold_factor — Définit le facteur de seuil de l'étape d'erreur sarprop
  - fann_set_sarprop_temperature — Définit la température sarprop
  - fann_set_sarprop_weight_decay_shift — Définit le changement décroissant du poids de sarprop
  - fann_set_scaling_params — Calcule les paramètres d'échelles d'entrée et de sortie utilisés en se basant sur les données d'entraînement
  - fann_set_train_error_function — Définit la fonction d'erreur utilisée pendant l'entraînement
  - fann_set_train_stop_function — Définit la fonction d'arrêt à utiliser durant l'entraînement
  - fann_set_training_algorithm — Définit l'algorithme d'entraînement
  - fann_set_weight — Définit une connexion dans le réseau
  - fann_set_weight_array — Définit les connexions dans le réseau
  - fann_shuffle_train_data — Mélange les données d'entraînement, et rend aléatoire leur ordre
  - fann_subset_train_data — Retourne une copie d'un sous-jeu de données d'entraînement
  - fann_test — Effectue un test avec un jeu d'entrées et un jeu de sorties désirées
  - fann_test_data — Effectue un test sur un jeu de données d'entraînement et calcule le MSE pour ces données
  - fann_train — Effectue un entraînement sur une itération avec un jeu d'entrées, et un jeu de sorties désirées
  - fann_train_epoch — Effectue un entraînement avec un jeu de données d'entraînement
  - fann_train_on_data — Effectue un entraînement sur un jeu de données complet pour une période de temps
  - fann_train_on_file — Effectue un entraînement sur un jeu complet de données, qui peut être lu depuis un fichier, pour une période de temps
- FANNConnection — La classe FANNConnection
  - FANNConnection::__construct — Le constructeur de connexion
  - FANNConnection::getFromNeuron — Retourne la position du neurone de départ
  - FANNConnection::getToNeuron — Retourne la position du neurone de fin
  - FANNConnection::getWeight — Retourne le poids de la connexion
  - FANNConnection::setWeight — Définit le poids de la connexion

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