Fast Artificial Neural Networks (FANN) Go Bindings 技术文档

1. 安装指南

环境要求

• Go 语言环境
• Git 版本控制系统

安装步骤

1. 使用 Git 克隆项目到本地：

   go get github.com/white-pony/go-fann
   

2. 进入示例目录，构建示例程序：

   cd example/example_name && go build
   

3. 运行示例程序：

   ./example_name
   

2. 项目的使用说明

本项目为 Fast Artificial Neural Networks (FANN) 库的 Go 语言绑定。FANN 是一个快速的人工神经网络库，适用于需要快速计算和实时数据处理的项目。

示例程序

示例程序 example_name 展示了如何使用 Go 绑定来创建和训练一个简单的人工神经网络。

3. 项目API使用文档

本项目提供了以下 API 接口供开发者使用：

• New: 创建一个新的神经网络实例。
• SetTrainData: 设置训练数据。
• Train: 训练神经网络。
• Run: 运行神经网络，获取输出。

示例代码

以下是一个使用本项目 API 的简单示例：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/white-pony/go-fann"
)

func main() {
    // 创建一个神经网络实例
    net := fann.New(2, 3, 1) // 输入层2个神经元，隐藏层3个神经元，输出层1个神经元

    // 设置训练数据
    data := fann.NewTrainData(2, 3, 1)
    data.AddRow([]float64{0, 0}, []float64{0})
    data.AddRow([]float64{0, 1}, []float64{1})
    data.AddRow([]float64{1, 0}, []float64{1})
    data.AddRow([]float64{1, 1}, []float64{0})

    // 训练神经网络
    net.SetTrainData(data)
    net.Train()

    // 运行神经网络，获取输出
    output := net.Run([]float64{1, 1})
    fmt.Println(output)
}

4. 项目安装方式

请参考本文档的 "1. 安装指南" 部分，按照步骤进行安装。