fann-create-sparse-array.xml

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<!-- EN-Revision: e41806c30bf6975e452c0d4ce35ab0984c2fa68c Maintainer: duanxiaoqiang Status: ready -->
<!-- CREDITS: mowangjuanzi -->
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  <refname>fann_create_sparse_array</refname>
  <refpurpose>创建一个标准的反向传播神经网络，该网络使用一个表示每层大小的数组来构造，但是并不是全连接的。</refpurpose>
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 <refsect1 role="description">
  &reftitle.description;
  <methodsynopsis>
   <type>resource</type><methodname>fann_create_sparse_array</methodname>
   <methodparam><type>float</type><parameter>connection_rate</parameter></methodparam>
   <methodparam><type>int</type><parameter>num_layers</parameter></methodparam>
   <methodparam><type>array</type><parameter>layers</parameter></methodparam>
  </methodsynopsis>
  <para>
   创建一个标准的反向传播神经网络，该网络使用一个表示每层大小的数组来构造，但是并不是全连接的。
  </para>
 </refsect1>

 <refsect1 role="parameters">
  &reftitle.parameters;
  <variablelist>
   <varlistentry>
    <term><parameter>connection_rate</parameter></term>
    <listitem>
     <para>
      连接率控制着在网络中将会有多少连接，如果连接率设置为1，那么这个网络就是全连接网络，但是如果设置为0.5将会设置一半的连接。连接率为1的结果和使用<function>fann_create_standard</function>函数的效果是一样的。
     </para>
    </listitem>
   </varlistentry>
   <varlistentry>
    <term><parameter>num_layers</parameter></term>
    <listitem>
     <para>
      神经网络层数，包括输入输出层。
     </para>
    </listitem>
   </varlistentry>
   <varlistentry>
    <term><parameter>layers</parameter></term>
    <listitem>
     <para>
       表示每层大小的数组。
     </para>
    </listitem>
   </varlistentry>
  </variablelist>
 </refsect1>

 <refsect1 role="returnvalues">
  &reftitle.returnvalues;
  <para>
   成功，返回神经网络的资源，错误则返回 &false; .
  </para>
 </refsect1>

 <refsect1 role="seealso">
  &reftitle.seealso;
  <para>
   <simplelist>
    <member><function>fann_create_sparse</function></member>
    <member><function>fann_create_standard</function></member>
    <member><function>fann_create_shortcut</function></member>
   </simplelist>
  </para>
 </refsect1>

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