fann_get_training_algorithm()函式—用法及示例

函式名稱：fann_get_training_algorithm()

適用版本：FANN >= 1.0.0

用法：fann_get_training_algorithm(resource $ann): int|false

函式描述：獲取神經網路訓練演演演算法的識別符號。

引數：

• $ann：神經網路資源（由 fann_create_standard() 或者 fann_create_sparse() 建立）。

返回值：

• 成功時返回一個整數，表示當前訓練演演演算法的識別符號。
• 當發生錯誤時，返回false。

訓練演演演算法識別符號對應的常量：

• FANN_TRAIN_INCREMENTAL：增量式訓練演演演算法。
• FANN_TRAIN_BATCH：批次式訓練演演演算法。
• FANN_TRAIN_RPROP：RPROP（Resilient Backpropagation）演演演算法。
• FANN_TRAIN_QUICKPROP：快速的BP（Backpropagation）演演演算法。

示例：

$ann = fann_create_standard(2, 3, 1);
$algorithm = fann_get_training_algorithm($ann);

if ($algorithm === FANN_TRAIN_INCREMENTAL) {
    echo "當前訓練演演演算法為增量式訓練演演演算法";
} elseif ($algorithm === FANN_TRAIN_BATCH) {
    echo "當前訓練演演演算法為批次式訓練演演演算法";
} elseif ($algorithm === FANN_TRAIN_RPROP) {
    echo "當前訓練演演演算法為RPROP演演演算法";
} elseif ($algorithm === FANN_TRAIN_QUICKPROP) {
    echo "當前訓練演演演算法為快速的BP演演演算法";
} else {
    echo "獲取訓練演演演算法失敗";
}

上述示例程式碼中，首先建立了一個具有2個輸入層神經元、3個隱藏層神經元和1個輸出層神經元的神經網路。然後使用fann_get_training_algorithm()函式獲取當前訓練演演演算法的識別符號，並根據識別符號輸出相應的資訊。