fann_set_activation_function_output()函数—用法及示例

函数名称: fann_set_activation_function_output()

函数描述: 设置神经网络输出层的激活函数

函数参数:

1. resource $ann：神经网络对象
2. int $activation_function：指定输出层的激活函数

返回值: bool

使用版本: FANN >= 2.1.0

函数用法: fann_set_activation_function_output ( resource $ann, int $activation_function ) : bool

参数解释:

• $ann: 神经网络对象，可以通过fann_create()函数创建
• $activation_function: 激活函数的ID，可以从FANN库的官方文档获取。常用的激活函数包括：
  • FANN_LINEAR：线性激活函数
  • FANN_THRESHOLD：阈值激活函数
  • FANN_THRESHOLD_SYMMETRIC：对称阈值激活函数
  • FANN_SIGMOID：S形激活函数
  • FANN_SIGMOID_SYMMETRIC：对称S形激活函数
  • FANN_GAUSSIAN：高斯激活函数
  • FANN_GAUSSIAN_SYMMETRIC：对称高斯激活函数
  • FANN_STEPWISE：分段线性激活函数
  • FANN_RPROP：RProp激活函数
  • FANN_ELLIOT：Elliot激活函数
  • FANN_ELLIOT_SYMMETRIC：对称Elliot激活函数
  • FANN_LINEAR_PIECE：线性分段激活函数
  • FANN_LINEAR_PIECE_SYMMETRIC：对称线性分段激活函数

示例代码:

// 创建一个具有2个输入节点，3个输出节点的神经网络
$ann = fann_create_standard(0, 2, 4, 3);

// 将输出层的激活函数设置为S形激活函数
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID);

// 其他操作...

// 销毁神经网络
fann_destroy($ann);

这个示例展示了如何创建一个具有2个输入节点和3个输出节点的神经网络，然后将输出层的激活函数设置为S形激活函数。你可以根据自己的需求选择其他可用的激活函数并将其作为第二个参数传递给函数。