FANN 라이브러리에서 Weight Randomization에 대한 도움을 요청합니다.

• 최적화마스터 12시간 전 2025.07.27 19:41 새글
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나우호스팅 　12시간 전



FANN 라이브러리에서 fann_randomize_weights 함수는 신경망의 가중치를 랜덤하게 초기화하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같은 파라미터를 받습니다.

- net: 초기화할 신경망 구조
- min_weight: 가중치의 최소값
- max_weight: 가중치의 최대값
- weight_scale: 가중치의 스케일

이 함수를 사용하는 예시는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 신경망 구조를 초기화합니다.

    fann_type *input = (fann_type *)fann_create_array_input(2);

    fann_type *output = (fann_type *)fann_create_array_output(1);

    struct fann *ann = fann_create_standard(2, 2, 1);



    // 가중치를 랜덤하게 초기화합니다.

    fann_randomize_weights(ann, -1.0, 1.0, 1.0);



    // 가중치를 출력합니다.

    fann_save(ann, "example.net");



    return 0;

}



이 예시는 신경망의 가중치를 -1.0에서 1.0 사이의 랜덤한 값으로 초기화합니다. weight_scale 파라미터는 1.0로 설정되어 있습니다.

이 함수는 가중치를 랜덤하게 초기화하는 방식은 다음과 같습니다.

1. 가중치의 최소값과 최대값을 설정합니다.
2. 가중치의 스케일을 설정합니다.
3. 랜덤한 숫자를 생성하여 가중치를 초기화합니다.

이 함수는 신경망의 가중치를 랜덤하게 초기화하는 데 사용할 수 있습니다.

2025-07-27 19:42

<br /> <br /> FANN 라이브러리에서 fann_randomize_weights 함수는 신경망의 가중치를 랜덤하게 초기화하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같은 파라미터를 받습니다.<br /> <br /> - net: 초기화할 신경망 구조<br /> - min_weight: 가중치의 최소값<br /> - max_weight: 가중치의 최대값<br /> - weight_scale: 가중치의 스케일<br /> <br /> 이 함수를 사용하는 예시는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 신경망 구조를 초기화합니다.<br /> fann_type *input = (fann_type *)fann_create_array_input(2);<br /> fann_type *output = (fann_type *)fann_create_array_output(1);<br /> struct fann *ann = fann_create_standard(2, 2, 1);<br /> <br /> // 가중치를 랜덤하게 초기화합니다.<br /> fann_randomize_weights(ann, -1.0, 1.0, 1.0);<br /> <br /> // 가중치를 출력합니다.<br /> fann_save(ann, "example.net");<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예시는 신경망의 가중치를 -1.0에서 1.0 사이의 랜덤한 값으로 초기화합니다. weight_scale 파라미터는 1.0로 설정되어 있습니다. <br /> <br /> 이 함수는 가중치를 랜덤하게 초기화하는 방식은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. 가중치의 최소값과 최대값을 설정합니다.<br /> 2. 가중치의 스케일을 설정합니다.<br /> 3. 랜덤한 숫자를 생성하여 가중치를 초기화합니다.<br /> <br /> 이 함수는 신경망의 가중치를 랜덤하게 초기화하는 데 사용할 수 있습니다.