fann_set_activation_function — Funktion · PHP-Referenz

Signatur

fann_set_activation_function(resource $ann, int $activation_function, int $layer, int $neuron): bool

Beschreibung

fann_set_activation_function() weist einem einzelnen Neuron in einer festgelegten Schicht eines künstlichen neuronalen Netzes (FANN) eine spezifische Aktivierungsfunktion zu. Die Aktivierungsfunktion bestimmt, wie das Neuron seine Eingaben in eine Ausgabe transformiert – sie ist damit ein zentrales Element für das Lernverhalten und die Leistungsfähigkeit des Netzes.

Die verfügbaren Aktivierungsfunktionen werden durch FANN-Konstanten angegeben, z. B. FANN_SIGMOID, FANN_SIGMOID_STEPWISE, FANN_LINEAR, FANN_THRESHOLD, FANN_ELLIOT und weitere. Die Wahl der richtigen Aktivierungsfunktion hängt stark vom Anwendungsfall ab: Klassifikationsaufgaben profitieren oft von Sigmoid-Funktionen, während lineare Funktionen für Regressionsprobleme geeigneter sein können.

Die Schichten werden als Ganzzahl angegeben, beginnend mit 0 für die Eingabeschicht. Die Neuronen einer Schicht werden ebenfalls ab 0 gezählt. Soll eine Aktivierungsfunktion für alle Neuronen einer Schicht oder des gesamten Netzes gesetzt werden, bieten sich die Funktionen fann_set_activation_function_layer() bzw. fann_set_activation_function_hidden() und fann_set_activation_function_output() an.

Die Funktion ist Teil der FANN-Erweiterung (Fast Artificial Neural Network Library) für PHP, die separat installiert werden muss.

Parameter

Name	Typ	Beschreibung
$ann Pflicht	resource	Eine gültige FANN-Ressource, die durch `fann_create_standard()` oder eine ähnliche Funktion erstellt wurde.
$activation_function Pflicht	int	Die zu setzende Aktivierungsfunktion, angegeben als FANN-Konstante, z. B. `FANN_SIGMOID`, `FANN_LINEAR` oder `FANN_ELLIOT`.
$layer Pflicht	int	Der Index der Schicht (ab `0` für die Eingabeschicht), in der das Neuron liegt.
$neuron Pflicht	int	Der Index des Neurons innerhalb der angegebenen Schicht (ab `0`).

Rückgabewert

Typ

bool

Beschreibung

Gibt true bei Erfolg zurück, false wenn ein Fehler aufgetreten ist, z. B. bei ungültigem Schicht- oder Neuron-Index.

Beispiele

Aktivierungsfunktion für ein einzelnes Neuron setzen

<?php
// Neuronales Netz mit 2 Eingaben, 3 Hidden-Neuronen und 1 Ausgabe erstellen
$ann = fann_create_standard(3, 2, 3, 1);

if ($ann) {
    // Sigmoid-Aktivierungsfunktion für Neuron 0 in Schicht 1 (Hidden Layer) setzen
    $result = fann_set_activation_function($ann, FANN_SIGMOID, 1, 0);

    if ($result) {
        echo "Aktivierungsfunktion erfolgreich gesetzt." . PHP_EOL;
    } else {
        echo "Fehler beim Setzen der Aktivierungsfunktion." . PHP_EOL;
    }

    fann_destroy($ann);
}

Aktivierungsfunktion erfolgreich gesetzt.

Verschiedene Aktivierungsfunktionen für einzelne Neuronen zuweisen

<?php
// Netz mit 2 Eingaben, 4 Hidden-Neuronen und 1 Ausgabe erstellen
$ann = fann_create_standard(3, 2, 4, 1);

if ($ann) {
    // Jedes Neuron im Hidden Layer (Schicht 1) erhält eine andere Aktivierungsfunktion
    fann_set_activation_function($ann, FANN_SIGMOID,   1, 0);
    fann_set_activation_function($ann, FANN_LINEAR,    1, 1);
    fann_set_activation_function($ann, FANN_ELLIOT,    1, 2);
    fann_set_activation_function($ann, FANN_THRESHOLD, 1, 3);

    // Ausgabeneuron (Schicht 2, Neuron 0) mit Sigmoid-Funktion versehen
    fann_set_activation_function($ann, FANN_SIGMOID, 2, 0);

    echo "Verschiedene Aktivierungsfunktionen erfolgreich zugewiesen." . PHP_EOL;

    fann_destroy($ann);
}

Verschiedene Aktivierungsfunktionen erfolgreich zugewiesen.

// Wichtig · Fallstricke

Erweiterung erforderlich: Die FANN-Erweiterung ist nicht standardmäßig in PHP enthalten und muss separat über PECL installiert werden (pecl install fann). Stelle sicher, dass extension=fann.so in der php.ini eingetragen ist.

Schicht- und Neuron-Indizes: Ungültige Indizes (z. B. ein Neuron-Index, der die Anzahl der Neuronen in der Schicht übersteigt) führen zu einem Rückgabewert false. Prüfe die Anzahl der Schichten mit fann_get_num_layers() und die Neuronen pro Schicht mit fann_get_layer_array(), um Index-Fehler zu vermeiden.

Alternativ für alle Neuronen: Sollen alle Neuronen einer Schicht oder des gesamten Netzes dieselbe Aktivierungsfunktion erhalten, sind fann_set_activation_function_layer(), fann_set_activation_function_hidden() oder fann_set_activation_function_output() effizienter als ein schleifenbasiertes Setzen mit dieser Funktion.

Siehe auch

fann_set_activation_function_layer fann_set_activation_function_hidden fann_set_activation_function_output fann_set_activation_steepness fann_create_standard fann_get_num_layers