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fann_create_train_from_callback

(PECL fann >= 1.0.0)

fann_create_train_from_callbackCrée la structure de données d'entrainement depuis une fonction fournie par l'utilisateur

Description

fann_create_train_from_callback ( int $num_data , int $num_input , int $num_output , callable $user_function ) : resource

Crée la structure de données d'entrainement depuis une fonction fournie par l'utilisateur. Sachant que les données d'entrainement sont numérotées (donnée 1, donnée 2...), l'utilisateur doit écrire une fonction qui reçoit le numéro du jeu de données d'entrainement (d'entrée et de sortie) et elle doit retourner le jeu.

Liste de paramètres

num_data

Le nombre de données d'entrainement

num_input

Le nombre d'entrées par données d'entrainement

num_output

Le nombre de sorties par données d'entrainement

user_function

La fonction fournie par l'utilisateur doit avoir les paramètres suivants :

  • num - Le numéro du jeu de données d'entrainement
  • num_input - Le nombre d'entrées par données d'entrainement
  • num_output - Le nombre de sorties par données d'entrainement

La fonction doit retourner un tableau associatif avec les clés input et output et deux valeurs de tableaux pour les entrées et les sorties.

Valeurs de retour

Retourne une ressource de données d'entrainement en cas de succès, ou FALSE si une erreur survient.

Exemples

Exemple #1 Exemple avec fann_create_train_from_callback()

<?php
function create_train_callback($num_data$num_input$num_output) {
    return array(
        
"input" => array_fill(0$num_input1),
        
"output" => array_fill(0$num_output1),
    );
}

$num_data 3;
$num_input 2;
$num_output 1;
$train_data fann_create_train_from_callback($num_data$num_input$num_output"create_train_callback");
if (
$train_data) {
    
// Do something with $train_data
}
?>

Voir aussi

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User Contributed Notes 1 note

up
5
geekgirljoy at gmail dot com
3 years ago
This code can be used to read training data from MySQL rather than a text file.

<?php

// MySQL for This Example:
/*
CREATE TABLE `TrainingSets` (
  `ID` int(11) NOT NULL,
  `Name` varchar(150) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
  `TrainingData` text COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

ALTER TABLE `TrainingSets` ADD PRIMARY KEY (`ID`);
 
INSERT INTO `TrainingSets` (`ID`, `Name`, `TrainingData`) VALUES(1, 'XOR', '-1 -1\n-1\n-1 1\n1\n1 -1\n1\n1 1\n-1');

ALTER TABLE `TrainingSets` MODIFY `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, AUTO_INCREMENT=2;
*/

// This function calls pulls the TrainingData from MySQL
function get_training_data_from_db($id) {
   
$table_name = "TrainingSets";
   
$field = "TrainingData";
   
$connection=mysqli_connect("host","username","password","database"); // change to your DB credentials
   
$result=mysqli_query($connection,"SELECT $field FROM $table_name");
   
$data=mysqli_fetch_assoc($result);
   
mysqli_close($connection);

    return
$data[$field];
}

// This function prepares the newline delimited data to be handed off to FANN
/*
Example of "newline delimited data" (like XOR in a Plain Text File) stored in MySQL:
-1 -1
-1
-1 1
1
1 1
-1
1 -1
1
*/
function prepare_data_from_db($training_data) {
   
$training_data = explode( "\n", $training_data ); // convert training data rows to array
   
$num_data = count($training_data);
   
   
// Sift the data and split inputs and outputs
   
for($i=0;$i<$num_data;$i++) {
      if(
$i % 2) { // $training_data[$i] is Output
      
$training_data['outputs'][] = explode( " ", $training_data[$i]);
      }else{
// $training_data[$i] is Input
      
$training_data['inputs'][] = explode( " ", $training_data[$i]);
      }
    }
   
// remove the unsifted data
   
foreach ($training_data as $key => $value) {
        if (
is_numeric($key)) {
            unset(
$training_data[$key]);
        }
    }
    return
$training_data; // returned the prepaired associative array
}

// This function hands the prepared data over to FANN
function create_train_callback($num_data, $num_input, $num_output) {
    global
$training_data;
    global
$current_dataset;
  
   
$dataset = array("input" => $training_data['inputs'][$current_dataset],
                   
"output" => $training_data['outputs'][$current_dataset]);
   
$current_dataset++;

    return
$dataset;
}

// Initialize the program variables
$record_id = 1; // the 'ID' for the training data in MySQL
$current_dataset = 0;
$num_input = 2;
$num_output = 1;
$num_layers = 3;
$num_neurons = 3;
$desired_error = 0.001;
$max_epochs = 500000;
$epochs_between_reports = 1000;

$training_data = get_training_data_from_db($record_id); // Get the Training Data from MySQL
$training_data = prepare_data_from_db($training_data); // Prepare the data
$num_data = count($training_data["input"]); // How many sets are there?

// Hand the data over to FANN
$train_data = fann_create_train_from_callback($num_data, $num_input, $num_output, "create_train_callback");

// Test for $train_data
if ($train_data) {
   
   
// Create $ann
   
$ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input, $num_neurons, $num_output);

   
// Test for $ann
   
if ($ann) {
       
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
       
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

       
// Train XOR ANN with training data obtainied from MySQL
       
if (fann_train_on_data($ann, $train_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error)){
           print(
'XOR trained.<br>' . PHP_EOL);

          
// Test $ann
          
$input = array(-1, 1);
          
$calc_out = fann_run($ann, $input);
          
printf("xor test (%f,%f) -> %f\n", $input[0], $input[1], $calc_out[0]);
          
          
// destore $ann
          
fann_destroy($ann);
        }
    }
}
?>
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