fann_clear_scaling_params 관련 질문

• MySQL도깨비 4일 전 2025.03.31 18:00
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나우호스팅 　4일 전



fann_clear_scaling_params 함수는 FANN 라이브러리의 함수 중 하나로, 인공신경망의 스케일링 파라미터를 초기화하는 함수입니다.

이 함수의 역할은 다음과 같습니다.

- 스케일링 파라미터를 초기화하여 새로운 학습을 시작할 때 이전 학습의 영향을 받지 않도록 합니다.
- 이전 학습의 스케일링 파라미터를 삭제하여 새로운 학습의 스케일링 파라미터를 생성합니다.

이 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. FANN 라이브러리를 포함한 C/C++ 프로그램에서 fann_clear_scaling_params 함수를 호출합니다.
2. 함수의 인수로 인공신경망의 구조를 나타내는 FANN 객체를 전달합니다.
3. 함수를 호출하면 인공신경망의 스케일링 파라미터가 초기화됩니다.

예를 들어, 다음과 같이 fann_clear_scaling_params 함수를 사용할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 인공신경망의 구조를 나타내는 FANN 객체를 생성합니다.

    fann_type *input = (fann_type *)0.1;

    fann_type *output = (fann_type *)0.2;

    fann_type *hidden = (fann_type *)0.3;

    fann_type *learning_rate = 0.1;

    fann_type *momentum = 0.2;

    fann_type *activation_steepness_input = 1.0;

    fann_type *activation_steepness_hidden = 1.0;

    fann_type *activation_steepness_output = 1.0;

    fann_type *activation_function_hidden = FANN_SIGMOID_SYMMETRIC;

    fann_type *activation_function_output = FANN_SIGMOID_SYMMETRIC;

    fann_type *cascading_output = false;

    fann_type *num_layers = 3;

    fann_type *num_inputs = 2;

    fann_type *num_outputs = 1;

    fann_type *num_hidden_neurons = 2;

    fann_type *num_hidden_layers = 1;



    struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_inputs, num_hidden_neurons, num_outputs);



    // 스케일링 파라미터를 초기화합니다.

    fann_clear_scaling_params(ann);



    // 인공신경망을 학습합니다.

    fann_train_on_data(ann, "training_data.dat", 10000, learning_rate, momentum);



    // 인공신경망을 테스트합니다.

    fann_type *output_value = fann_run(ann, input);



    // 인공신경망을 삭제합니다.

    fann_destroy(ann);



    return 0;

}

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이 예제에서는 fann_clear_scaling_params 함수를 사용하여 인공신경망의 스케일링 파라미터를 초기화한 후 인공신경망을 학습하고 테스트합니다.

2025-03-31 18:01

<br /> <br /> fann_clear_scaling_params 함수는 FANN 라이브러리의 함수 중 하나로, 인공신경망의 스케일링 파라미터를 초기화하는 함수입니다. <br /> <br /> 이 함수의 역할은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - 스케일링 파라미터를 초기화하여 새로운 학습을 시작할 때 이전 학습의 영향을 받지 않도록 합니다.<br /> - 이전 학습의 스케일링 파라미터를 삭제하여 새로운 학습의 스케일링 파라미터를 생성합니다.<br /> <br /> 이 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. FANN 라이브러리를 포함한 C/C++ 프로그램에서 fann_clear_scaling_params 함수를 호출합니다.<br /> 2. 함수의 인수로 인공신경망의 구조를 나타내는 FANN 객체를 전달합니다.<br /> 3. 함수를 호출하면 인공신경망의 스케일링 파라미터가 초기화됩니다.<br /> <br /> 예를 들어, 다음과 같이 fann_clear_scaling_params 함수를 사용할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 인공신경망의 구조를 나타내는 FANN 객체를 생성합니다.<br /> fann_type *input = (fann_type *)0.1;<br /> fann_type *output = (fann_type *)0.2;<br /> fann_type *hidden = (fann_type *)0.3;<br /> fann_type *learning_rate = 0.1;<br /> fann_type *momentum = 0.2;<br /> fann_type *activation_steepness_input = 1.0;<br /> fann_type *activation_steepness_hidden = 1.0;<br /> fann_type *activation_steepness_output = 1.0;<br /> fann_type *activation_function_hidden = FANN_SIGMOID_SYMMETRIC;<br /> fann_type *activation_function_output = FANN_SIGMOID_SYMMETRIC;<br /> fann_type *cascading_output = false;<br /> fann_type *num_layers = 3;<br /> fann_type *num_inputs = 2;<br /> fann_type *num_outputs = 1;<br /> fann_type *num_hidden_neurons = 2;<br /> fann_type *num_hidden_layers = 1;<br /> <br /> struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_inputs, num_hidden_neurons, num_outputs);<br /> <br /> // 스케일링 파라미터를 초기화합니다.<br /> fann_clear_scaling_params(ann);<br /> <br /> // 인공신경망을 학습합니다.<br /> fann_train_on_data(ann, "training_data.dat", 10000, learning_rate, momentum);<br /> <br /> // 인공신경망을 테스트합니다.<br /> fann_type *output_value = fann_run(ann, input);<br /> <br /> // 인공신경망을 삭제합니다.<br /> fann_destroy(ann);<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제에서는 fann_clear_scaling_params 함수를 사용하여 인공신경망의 스케일링 파라미터를 초기화한 후 인공신경망을 학습하고 테스트합니다.