fann_set_activation_function_hidden 함수는 ANN(신경망)의 hidden layer에서 활성화 함수를 설정하는 함수입니다. 이 함수를 사용하여 hidden layer에서 사용할 활성화 함수를 선택할 수 있습니다.
활성화 함수는 신경망의 출력을 결정하는 함수로, 일반적으로 다음과 같은 종류의 함수를 사용합니다.
- Sigmoid 함수: 이 함수는 출력을 0과 1 사이의 값으로 제한합니다. 이 함수는 binary classification 문제에 적합합니다.
- Tanh 함수: 이 함수는 출력을 -1과 1 사이의 값으로 제한합니다. 이 함수는 binary classification 문제에 적합합니다.
- ReLU 함수: 이 함수는 출력을 0 이상의 값으로 제한합니다. 이 함수는 regression 문제에 적합합니다.
- Leaky ReLU 함수: 이 함수는 ReLU 함수와 유사하지만, 출력이 0에 도달하는 경우에도 작은 값이 유지됩니다. 이 함수는 regression 문제에 적합합니다.
fann_set_activation_function_hidden 함수를 사용하여 활성화 함수를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. FANN 라이브러리를 포함합니다.
2. FANN 라이브러리의 함수를 사용하여 신경망을 생성합니다.
3. fann_set_activation_function_hidden 함수를 사용하여 hidden layer의 활성화 함수를 설정합니다.
예를 들어, 다음과 같이 Sigmoid 함수를 사용하여 hidden layer의 활성화 함수를 설정할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 신경망을 생성합니다.
struct fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);
// hidden layer의 활성화 함수를 설정합니다.
fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// 신경망을 학습합니다.
fann_train_on_data(ann, "training_data.dat");
// 신경망을 테스트합니다.
fann_test_data(ann, "testing_data.dat");
// 신경망을 삭제합니다.
fann_destroy(ann);
return 0;
}
이 예제에서는 Sigmoid 함수를 사용하여 hidden layer의 활성화 함수를 설정하고, 신경망을 학습하고 테스트하는 방법을 보여줍니다.
2025-03-08 14:26