FANN 라이브러리에서 문제가 발생하는 fann_create_train 함수

• Android개발광 1일 전 2025.07.30 08:35
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나우호스팅 　1일 전



fann_type 구조체는 FANN 라이브러리의 기본 데이터 타입으로, 신경망의 학습과 관련된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이 구조체의 멤버 변수는 다음과 같습니다.

- input: 신경망의 입력 데이터
- output: 신경망의 출력 데이터
- train_data: 신경망의 학습 데이터
- train_stop: 신경망의 학습 중지 조건
- num_input: 신경망의 입력 뉴런 수
- num_output: 신경망의 출력 뉴런 수
- num_layers: 신경망의 레이어 수
- num_neurons_hidden: 신경망의 은닉 뉴런 수
- num_neurons_per_hidden_layer: 신경망의 각 은닉 레이어의 뉴런 수
- learning_rate: 신경망의 학습률
- activation_steepness_hidden: 은닉 뉴런의 활성화 함수의 기울기
- activation_steepness_output: 출력 뉴런의 활성화 함수의 기울기
- activation_function_hidden: 은닉 뉴런의 활성화 함수
- activation_function_output: 출력 뉴런의 활성화 함수
- train_error_function: 신경망의 학습 오류 함수
- train_stop_function: 신경망의 학습 중지 조건 함수
- num_epochs: 신경망의 학습 에포크 수
- max_epochs: 신경망의 최대 학습 에포크 수
- min_error: 신경망의 최소 학습 오류
- max_fix_weight: 신경망의 최대 고정 가중치 수
- num_cases: 신경망의 학습 데이터 수
- num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수
- num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수
- num_hidden_layers: 신경망의 은닉 레이어 수
- num_neurons_per_hidden_layer: 신경망의 각 은닉 레이어의 뉴런 수
- bit: 신경망의 비트 수
- num_layers: 신경망의 레이어 수
- num_hidden_layers: 신경망의 은닉 레이어 수
- num_neurons_hidden: 신경망의 은닉 뉴런 수
- num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수
- num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수
- num_cases: 신경망의 학습 데이터 수
- desired_error: 신경망의 최대 학습 오류
- desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)
- max_weight: 신경망의 최대 가중치
- min_weight: 신경망의 최소 가중치
- num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수
- num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수
- num_cases: 신경망의 학습 데이터 수
- desired_error: 신경망의 최대 학습 오류
- desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)
- max_weight: 신경망의 최대 가중치
- min_weight: 신경망의 최소 가중치
- num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수
- num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수
- num_cases: 신경망의 학습 데이터 수
- desired_error: 신경망의 최대 학습 오류
- desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)
- max_weight: 신경망의 최대 가중치
- min_weight: 신경망의 최소 가중치
- num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수
- num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수
- num_cases: 신경망의 학습 데이터 수
- desired_error: 신경망의 최대 학습 오류
- desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)
- max_weight: 신경망의 최대 가중치
- min_weight: 신경망의 최소 가중치

이러한 멤버 변수들은 신경망의 학습과 관련된 다양한 정보를 저장하는 데 사용됩니다.

2025-07-30 08:36

<br /> <br /> fann_type 구조체는 FANN 라이브러리의 기본 데이터 타입으로, 신경망의 학습과 관련된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이 구조체의 멤버 변수는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - input: 신경망의 입력 데이터<br /> - output: 신경망의 출력 데이터<br /> - train_data: 신경망의 학습 데이터<br /> - train_stop: 신경망의 학습 중지 조건<br /> - num_input: 신경망의 입력 뉴런 수<br /> - num_output: 신경망의 출력 뉴런 수<br /> - num_layers: 신경망의 레이어 수<br /> - num_neurons_hidden: 신경망의 은닉 뉴런 수<br /> - num_neurons_per_hidden_layer: 신경망의 각 은닉 레이어의 뉴런 수<br /> - learning_rate: 신경망의 학습률<br /> - activation_steepness_hidden: 은닉 뉴런의 활성화 함수의 기울기<br /> - activation_steepness_output: 출력 뉴런의 활성화 함수의 기울기<br /> - activation_function_hidden: 은닉 뉴런의 활성화 함수<br /> - activation_function_output: 출력 뉴런의 활성화 함수<br /> - train_error_function: 신경망의 학습 오류 함수<br /> - train_stop_function: 신경망의 학습 중지 조건 함수<br /> - num_epochs: 신경망의 학습 에포크 수<br /> - max_epochs: 신경망의 최대 학습 에포크 수<br /> - min_error: 신경망의 최소 학습 오류<br /> - max_fix_weight: 신경망의 최대 고정 가중치 수<br /> - num_cases: 신경망의 학습 데이터 수<br /> - num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수<br /> - num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수<br /> - num_hidden_layers: 신경망의 은닉 레이어 수<br /> - num_neurons_per_hidden_layer: 신경망의 각 은닉 레이어의 뉴런 수<br /> - bit: 신경망의 비트 수<br /> - num_layers: 신경망의 레이어 수<br /> - num_hidden_layers: 신경망의 은닉 레이어 수<br /> - num_neurons_hidden: 신경망의 은닉 뉴런 수<br /> - num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수<br /> - num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수<br /> - num_cases: 신경망의 학습 데이터 수<br /> - desired_error: 신경망의 최대 학습 오류<br /> - desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)<br /> - max_weight: 신경망의 최대 가중치<br /> - min_weight: 신경망의 최소 가중치<br /> - num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수<br /> - num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수<br /> - num_cases: 신경망의 학습 데이터 수<br /> - desired_error: 신경망의 최대 학습 오류<br /> - desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)<br /> - max_weight: 신경망의 최대 가중치<br /> - min_weight: 신경망의 최소 가중치<br /> - num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수<br /> - num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수<br /> - num_cases: 신경망의 학습 데이터 수<br /> - desired_error: 신경망의 최대 학습 오류<br /> - desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)<br /> - max_weight: 신경망의 최대 가중치<br /> - min_weight: 신경망의 최소 가중치<br /> - num_inputs: 신경망의 입력 뉴런 수<br /> - num_outputs: 신경망의 출력 뉴런 수<br /> - num_cases: 신경망의 학습 데이터 수<br /> - desired_error: 신경망의 최대 학습 오류<br /> - desired_error_back: 신경망의 최대 학습 오류 (역전파)<br /> - max_weight: 신경망의 최대 가중치<br /> - min_weight: 신경망의 최소 가중치<br /> <br /> 이러한 멤버 변수들은 신경망의 학습과 관련된 다양한 정보를 저장하는 데 사용됩니다.