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+====== fann_train_enum ======
+<code c>
+struct fann_train_data
+</code>
+è una struttura usata per memorizzare dati da usare durante l'addestramento (non usare direttamente questa struttura)
+<code c>
+void fann_train_on_data(struct fann*	pf,
+   	struct 	fann_train_data* data,
+   	unsigned int max_epochs,
+   	unsigned int epochs_between_reports,
+   	float desired_error)
+</code>
+è una funzione che addestra su un periodo di tempo.
+è necessario specificare l'algoritmo desiderato e i relativi parametri
+====fann_set_training_algorithm====
+Permette di selezionare l'algoritmo di addestramento desiderato tra quelli disponibili in
+//fann_train_enum//
+Algoritmi:
+  - FANN_TRAIN_INCREMENTAL standard backpropagation, i pesi sono aggiornati dopo ogni addestramento, più volte durante una [[neurali:epoca]]. è veloce ma non funziona per tutti i problemi.
+  - FANN_TRAIN_BATCH standard backpropagation, i pesi sono aggiornati dopo il calcolo del (MSE) [[neurali::errore quadratico medio]] di tutti gli addestramenti. una sola volta per ogni epoca. è lento, ma è migliore dell'addestramento incrementale per alcuni problemi.
+  - FANN_TRAIN_RPROP addestramento avanzato di gruppo, buono per molti problemi. RPROP è adattivo (Riedmiller and Braun, 1993), quindi non usa [[neurali:learning rate]]. Quello effettivamente usato qui è iRPROP (Igel and Husken, 2000)
+  - FANN_TRAIN_QUICKPROP addestramento avanzato di gruppo, buono per molti problemi. Usa learning rate (Fahlman, 1988).