fann_scale_input()函数—用法及示例

函数名称：fann_scale_input()

适用版本：FANN >= 2.1.0

用法： fann_scale_input(resource $ann, array $input_vector) : bool

说明： 该函数用于按照训练期间给定的比例因子来缩放输入向量。这是神经网络训练过程中的一个常见步骤，通过缩放输入数据可以使神经网络的训练更快且更稳定。

参数：

• $ann：神经网络资源句柄，通过 fann_create_*() 系列函数创建。
• $input_vector：待缩放的输入向量，作为一个一维数组传递。

返回值： 返回一个布尔值，表示缩放是否成功。如果缩放成功，返回 true；否则，返回 false。

示例：

$input_vector = [0.5, 1.5, 2.0, 0.8];
$ann = fann_create_standard(3, count($input_vector), 2, 1);
fann_scale_input($ann, $input_vector);

// 进行其他操作，如训练神经网络

fann_destroy($ann);

上述示例中，我们首先创建了一个包含了三层的标准前馈神经网络（使用 fann_create_standard()），然后传入一个输入向量进行缩放（使用 fann_scale_input()）。接下来，我们可以执行其他操作，如训练神经网络。最后，调用 fann_destroy() 销毁神经网络资源。这样，我们就成功地使用 fann_scale_input() 函数对输入向量进行了缩放。