fann_set_training_algorithm()函数—用法及示例

函数名：fann_set_training_algorithm()

适用版本：FANN >= 1.0.0

用法：fann_set_training_algorithm(resource $ann, int $training_algorithm) : bool

此函数用于设置神经网络的训练算法。神经网络库（FANN）提供了多种训练算法供选择，该函数可以用来切换不同的训练算法。

参数：

• $ann：神经网络资源（由fann_create_standard()或fann_create_from_file()函数创建）
• $training_algorithm：训练算法的编号，取值范围为0到5，具体对应关系如下： 0 - FANN_TRAIN_INCREMENTAL：增量训练算法 1 - FANN_TRAIN_BATCH：批量训练算法 2 - FANN_TRAIN_RPROP：RPROP（逆传播）训练算法 3 - FANN_TRAIN_QUICKPROP：Quickprop训练算法 4 - FANN_TRAIN_SARPROP：SARPROP训练算法 5 - FANN_TRAIN_SOM：自组织映射（SOM）训练算法

返回值：成功时返回true，失败时返回false。

示例：

$ann = fann_create_standard(2, 2, 1); // 创建一个2层的神经网络，每层分别有2个和1个神经元
fann_set_training_algorithm($ann, FANN_TRAIN_RPROP); // 使用RPROP算法进行训练

// 设置其他参数（省略）

fann_train_on_data($ann, $train_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error); // 使用所选训练算法进行训练

上述示例中，我们首先创建了一个2层的神经网络，然后使用fann_set_training_algorithm()函数将训练算法设置为RPROP算法。接下来，我们可以设置其他相关参数（如学习率、动量等），最后使用fann_train_on_data()函数开始训练过程。在训练过程中，所选的训练算法将被应用于神经网络的更新和优化过程。