FANN 라이브러리의 scaling parameter는 neuron의 출력을 조절하기 위해 사용됩니다. scaling parameter를 사용하는 이유는 neuron의 출력이 너무 커질 수 있기 때문입니다. neuron의 출력이 너무 커질 경우, neuron이 학습할 수 있는 정보가 제한되어 학습 성능이 저하될 수 있습니다.
scaling parameter를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. FANN 라이브러리의 neuron의 출력 범위를 확인합니다. neuron의 출력 범위는 0에서 1 사이의 값으로 설정됩니다.
2. scaling parameter를 설정합니다. scaling parameter는 neuron의 출력을 조절하기 위해 사용되므로, neuron의 출력 범위에 따라 설정해야 합니다.
FANN 라이브러리의 scaling parameter를 사용하는 예제는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// FANN 라이브러리를 초기화합니다.
fann_type *input = (fann_type *)malloc(2 * sizeof(fann_type));
fann_type *output = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
// neuron의 출력을 조절하기 위해 scaling parameter를 설정합니다.
fann_set_scaling_params(ann, FANN_SCALING_SYMMETRIC, 0.5, 0.5);
// neuron을 학습합니다.
fann_train_on_data(ann, training_data, num_data);
// neuron의 출력을 얻습니다.
fann_run_data(ann, input, output);
// neuron의 출력을 조절하기 위해 scaling parameter를 사용합니다.
output = fann_scale_output(output, 0.5, 0.5);
// neuron의 출력을 출력합니다.
printf("%fn", output);
// 메모리를 해제합니다.
free(input);
free(output);
return 0;
}
FANN 라이브러리의 scaling parameter를 사용하지 않는 경우, neuron의 출력이 너무 커질 수 있습니다. neuron의 출력이 너무 커질 경우, neuron이 학습할 수 있는 정보가 제한되어 학습 성능이 저하될 수 있습니다.
FANN 라이브러리의 scaling parameter를 사용하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
1. FANN 라이브러리의 neuron의 출력 범위를 확인합니다. neuron의 출력 범위는 0에서 1 사이의 값으로 설정됩니다.
2. scaling parameter를 설정합니다. scaling parameter는 neuron의 출력을 조절하기 위해 사용되므로, neuron의 출력 범위에 따라 설정해야 합니다.
FANN 라이브러리의 scaling parameter를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
* FANN 라이브러리의 neuron의 출력을 조절하기 위해 scaling parameter를 사용합니다.
* neuron의 출력을 조절하기 위해 scaling parameter를 설정합니다.
* neuron의 출력을 조절하기 위해 scaling parameter를 사용합니다.
FANN 라이브러리의 scaling parameter를 사용하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 하지만 neuron의 출력을 조절하기 위해 scaling parameter를 사용하는 방법은 가장 일반적인 방법입니다.
2025-07-08 08:36