(FANN) simple_train

最もシンプルな学習の例

ソース

    #include "fann.h"
    int main()
    {
      //ネットワーク構成パラメータ
      const unsigned int num_input = 2;
      const unsigned int num_output = 1;
      const unsigned int num_layers = 3;
      const unsigned int num_neurons_hidden = 3;
      //学習パラメータ
      const float desired_error = (const float) 0.001;
      const unsigned int max_epochs = 500000;
      const unsigned int epochs_between_reports = 1000;
      //ネットワークの作成
      struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_input, num_neurons_hidden, num_output);
      //関数をsymmetricなシグモイド関数に
      fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
      fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
      //ファイルから教師データを読んで学習
      fann_train_on_file(ann, "xor.data", max_epochs, epochs_between_reports, desired_error);
      //ネットワークの保存
      fann_save(ann, "xor_float.net");
      //後片付け
      fann_destroy(ann);
      
      return 0;
    }

実行結果

> ./simple_train 
Max epochs   500000. Desired error: 0.0010000000.
Epochs            1. Current error: 0.2501935065. Bit fail 4.
Epochs          187. Current error: 0.0009675576. Bit fail 0.

187回の学習で条件0.001を満たした。