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?? readme.txt

?? python 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘 python實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
?? TXT
字號:
Python binding for fann compiled for Windows with Visual Studio C++ 2005 Professional.

To use the precompiled binding copy the contents of the python/pyfannWin32/precompiled subdirectory
to a pyfann directory in your python library directory ex. D:/Python24/Lib/pyfann/. Then use
the simple_train.py example from the python binding to get started.

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See Readme.txt in python\pyfannWin32 for more details.

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Sample usage:

from pyfann import libfann
myAnn = libfann.neural_net()
myAnn.create_standard_array([2, 8, 9, 1])
myAnn.get_num_input()
myAnn.get_num_output()
myAnn.print_parameters()

myAnn.set_learning_rate(0.7)
myAnn.set_activation_function_output(libfann.SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE)

myAnn.run([1.0,1.0])
myAnn.train([1.0,1.0],[-1.0])
myAnn.run([1.0,1.0])

data = libfann.training_data()
data.set_train_data([[-1.0, -1.0], [-1.0, 1.0], [1.0, -1.0], [1.0, 1.0]], [[-1.0], [1.0], [1.0], [-1.0]])

myAnn.train_on_data(data, 1000, 50, 0.001)
myAnn.run([-1.0,-1.0])
myAnn.run([-1.0, 1.0])
myAnn.run([ 1.0,-1.0])
myAnn.run([ 1.0, 1.0])

-----------------------------

?? 快捷鍵說明

復(fù)制代碼 Ctrl + C
搜索代碼 Ctrl + F
全屏模式 F11
切換主題 Ctrl + Shift + D
顯示快捷鍵 ?
增大字號 Ctrl + =
減小字號 Ctrl + -
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