fann_create_sparse 함수는 신경망을 구현할 때 사용하는 함수로, 가중치 매트릭스를 생성하는 역할을 합니다. 이 함수의 매개변수 중 \'num_inputs\'와 \'num_hidden\'의 의미와 사용법을 설명하겠습니다.
\'num_inputs\' 매개변수는 신경망의 입력 레이어의 노드 수를 나타내는 매개변수입니다. 예를 들어, 신경망의 입력 레이어가 5개의 노드를 가지고 있다면 \'num_inputs\' 매개변수는 5로 설정해야 합니다.
\'num_hidden\' 매개변수는 은닉 레이어의 노드 수를 나타내는 매개변수입니다. 예를 들어, 신경망의 은닉 레이어가 10개의 노드를 가지고 있다면 \'num_hidden\' 매개변수는 10으로 설정해야 합니다.
이 두 매개변수는 신경망의 아키텍처를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. \'num_inputs\' 매개변수는 입력 레이어의 노드 수를 결정하고, \'num_hidden\' 매개변수는 은닉 레이어의 노드 수를 결정합니다.
fann_create_sparse 함수의 출력으로 생성된 가중치 매트릭스를 사용하려면, 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
1. 생성된 가중치 매트릭스를 신경망의 가중치로 설정합니다.
2. 신경망을 훈련하는 동안 가중치 매트릭스를 업데이트합니다.
3. 훈련이 완료된 후, 가중치 매트릭스를 사용하여 신경망을 평가합니다.
예를 들어, 다음과 같이 fann_create_sparse 함수를 사용하여 가중치 매트릭스를 생성하고, 생성된 가중치 매트릭스를 신경망의 가중치로 설정할 수 있습니다.
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c
#include
int main() {
// 입력 레이어의 노드 수를 설정합니다.
unsigned int num_inputs = 5;
// 은닉 레이어의 노드 수를 설정합니다.
unsigned int num_hidden = 10;
// 가중치 매트릭스를 생성합니다.
struct fann *ann = fann_create_sparse(num_inputs, num_hidden, 0);
// 생성된 가중치 매트릭스를 신경망의 가중치로 설정합니다.
fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 0.5);
fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// 신경망을 훈련합니다.
fann_train_on_file(ann, "train.dat");
// 훈련이 완료된 후, 가중치 매트릭스를 사용하여 신경망을 평가합니다.
fann_save(ann, "ann.net");
return 0;
}
이 예제에서, fann_create_sparse 함수를 사용하여 가중치 매트릭스를 생성하고, 생성된 가중치 매트릭스를 신경망의 가중치로 설정합니다. 생성된 가중치 매트릭스를 사용하여 신경망을 훈련하고, 훈련이 완료된 후, 가중치 매트릭스를 사용하여 신경망을 평가합니다.
2025-08-10 20:22