fann_copy 함수에 대한 질문

• TypeScript도령 1일 전 2025.03.25 08:27
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나우호스팅 　1일 전



fann_copy 함수는 이전 신경망의 구조를 새로운 신경망에 복사하는 함수입니다.

이 함수의 첫 번째 인자는 이전 신경망의 구조를 저장한 파일을 읽어오는 함수입니다.

두 번째 인자는 새로운 신경망의 구조를 저장할 파일을 만드는 함수입니다.

이전 신경망의 가중치를 새로운 신경망에 적용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 이전 신경망의 가중치를 읽어온 후, 새로운 신경망의 가중치에 저장합니다.

예제 코드는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 이전 신경망의 구조를 저장한 파일을 읽어옵니다.

    fann_type *input = fann_read_from_file("previous_network.net");



    // 새로운 신경망을 생성합니다.

    struct fann *new_network = fann_create_standard(input->num_inputs, input->num_hidden, input->num_outputs);



    // 이전 신경망의 가중치를 읽어옵니다.

    fann_type *weights = fann_read_from_file("previous_network.net");



    // 새로운 신경망의 가중치에 이전 신경망의 가중치를 저장합니다.

    fann_set_weight_matrix(new_network, weights);



    // 새로운 신경망의 구조를 저장할 파일을 만듭니다.

    fann_save_to_file(new_network, "new_network.net");



    return 0;

}



이 예제 코드는 이전 신경망의 구조를 새로운 신경망에 복사하고, 이전 신경망의 가중치를 새로운 신경망에 적용하는 방법을 보여줍니다.

2025-03-25 08:28

<br /> <br /> fann_copy 함수는 이전 신경망의 구조를 새로운 신경망에 복사하는 함수입니다. <br /> <br /> 이 함수의 첫 번째 인자는 이전 신경망의 구조를 저장한 파일을 읽어오는 함수입니다. <br /> <br /> 두 번째 인자는 새로운 신경망의 구조를 저장할 파일을 만드는 함수입니다. <br /> <br /> 이전 신경망의 가중치를 새로운 신경망에 적용하는 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. 이전 신경망의 가중치를 읽어온 후, 새로운 신경망의 가중치에 저장합니다.<br /> <br /> 예제 코드는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 이전 신경망의 구조를 저장한 파일을 읽어옵니다.<br /> fann_type *input = fann_read_from_file("previous_network.net");<br /> <br /> // 새로운 신경망을 생성합니다.<br /> struct fann *new_network = fann_create_standard(input->num_inputs, input->num_hidden, input->num_outputs);<br /> <br /> // 이전 신경망의 가중치를 읽어옵니다.<br /> fann_type *weights = fann_read_from_file("previous_network.net");<br /> <br /> // 새로운 신경망의 가중치에 이전 신경망의 가중치를 저장합니다.<br /> fann_set_weight_matrix(new_network, weights);<br /> <br /> // 새로운 신경망의 구조를 저장할 파일을 만듭니다.<br /> fann_save_to_file(new_network, "new_network.net");<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제 코드는 이전 신경망의 구조를 새로운 신경망에 복사하고, 이전 신경망의 가중치를 새로운 신경망에 적용하는 방법을 보여줍니다.