fann_set_weight_array 함수의 인자로 사용되는 weight_array는 float형의 1차원 배열입니다.
배열의 크기는 신경망의 가중치 수를 결정합니다. 예를 들어, 신경망이 3개의 입력 신경을 가지고 있고, 2개의 은닉층을 가지고 있으며, 각 은닉층이 4개의 신경을 가지고 있고, 1개의 출력 신경을 가지고 있다면, weight_array의 크기는 다음과 같이 계산됩니다.
- 입력층에서 은닉층 1의 가중치: 3 * 4 = 12
- 은닉층 1에서 은닉층 2의 가중치: 4 * 4 = 16
- 은닉층 2에서 출력층의 가중치: 4 * 1 = 4
- 총 가중치 수: 12 + 16 + 4 = 32
따라서, weight_array의 크기는 32입니다.
배열 내의 원소는 float형의 가중치 값입니다. 예를 들어, weight_array의 첫 번째 원소는 입력층에서 은닉층 1의 첫 번째 가중치를 나타내며, 두 번째 원소는 입력층에서 은닉층 1의 두 번째 가중치를 나타냅니다.
예를 들어, 다음과 같은 weight_array가 있다고 가정해 보겠습니다.
float weight_array[] = {0.5, 0.2, 0.1, 0.8, 0.3, 0.4, 0.6, 0.7, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5};
이 weight_array는 32개의 원소를 가지고 있으며, 각 원소는 float형의 가중치 값입니다.
2025-08-06 19:03