fann_scale_input 함수의 입력 파라미터는 다음과 같습니다.
- input: 스케일링할 입력값
- min: 입력값의 최소값
- max: 입력값의 최대값
- out_min: 스케일링된 최소값 (기본값: 0.0)
- out_max: 스케일링된 최대값 (기본값: 1.0)
이 함수는 입력값을 0.0에서 1.0 사이의 값으로 스케일링하는 역할을 합니다. 스케일링 알고리즘은 다음과 같습니다.
1. 입력값의 최소값과 최대값을 확인합니다.
2. 스케일링된 최소값과 최대값을 확인합니다.
3. 입력값을 스케일링된 최소값과 최대값 사이의 비율로 변환합니다.
예를 들어, 입력값이 10이고 최소값이 0, 최대값이 100일 때, 스케일링된 최소값이 0.0, 스케일링된 최대값이 1.0일 때, fann_scale_input 함수는 다음과 같이 작동합니다.
1. 입력값 10은 0에서 100 사이의 10%에 해당합니다.
2. 스케일링된 최소값 0.0과 최대값 1.0 사이의 10%는 0.1입니다.
3. 따라서, fann_scale_input 함수는 입력값 10을 스케일링된 값 0.1으로 변환합니다.
이러한 스케일링 알고리즘은 신경망의 입력값을 0.0에서 1.0 사이의 값으로 변환하여, 신경망의 학습과 예측을 용이하게 합니다.
2025-03-31 10:04