fann_create_sparse_array 함수에 대한 질문

• NativeScript도사 15일 전 2025.03.10 22:31
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나우호스팅 　15일 전



fann_create_sparse_array 함수는 신경망의 스페어 매트릭스를 생성하는 함수입니다. 이 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.

- num_inputs: 입력 뉴런의 수
- num_outputs: 출력 뉴런의 수
- min_threshold: 뉴런의 최소 임계값
- max_threshold: 뉴런의 최대 임계값
- num_neurons_hidden: 은닉층의 뉴런의 수
- num_layers: 은닉층의 수
- layer_array: 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열
- num_neurons_hidden_array: 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열

이 함수를 사용하여 스페어 매트릭스를 생성하려면, 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1. 입력 뉴런의 수(num_inputs)와 출력 뉴런의 수(num_outputs)를 지정합니다.
2. 뉴런의 최소 임계값(min_threshold)과 최대 임계값(max_threshold)을 지정합니다.
3. 은닉층의 수(num_layers)와 각 은닉층의 뉴런의 수(num_neurons_hidden)를 지정합니다.
4. 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열(layer_array)과 num_neurons_hidden_array를 지정합니다.
5. fann_create_sparse_array 함수를 호출하여 스페어 매트릭스를 생성합니다.

예를 들어, 다음과 같이 스페어 매트릭스를 생성할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 입력 뉴런의 수

    unsigned int num_inputs = 2;

    

    // 출력 뉴런의 수

    unsigned int num_outputs = 1;

    

    // 뉴런의 최소 임계값

    float min_threshold = -1.0;

    

    // 뉴런의 최대 임계값

    float max_threshold = 1.0;

    

    // 은닉층의 수

    unsigned int num_layers = 1;

    

    // 각 은닉층의 뉴런의 수

    unsigned int num_neurons_hidden = 10;

    

    // 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열

    unsigned int* layer_array = (unsigned int*)malloc(num_layers * sizeof(unsigned int));

    layer_array[0] = num_neurons_hidden;

    

    // fann_create_sparse_array 함수를 호출하여 스페어 매트릭스를 생성

    struct fann *ann = fann_create_sparse_array(num_inputs, num_outputs, min_threshold, max_threshold, num_layers, layer_array);

    

    // 스페어 매트릭스를 사용하여 신경망을 구축

    // ...

    

    // 스페어 매트릭스를 삭제

    fann_destroy(ann);

    

    return 0;

}

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이 예제에서는 2개의 입력 뉴런과 1개의 출력 뉴런을 가진 스페어 매트릭스를 생성합니다. 은닉층의 뉴런의 수는 10개로 지정하고, 뉴런의 최소 임계값은 -1.0, 최대 임계값은 1.0으로 지정합니다.

2025-03-10 22:32

<br /> <br /> fann_create_sparse_array 함수는 신경망의 스페어 매트릭스를 생성하는 함수입니다. 이 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - num_inputs: 입력 뉴런의 수<br /> - num_outputs: 출력 뉴런의 수<br /> - min_threshold: 뉴런의 최소 임계값<br /> - max_threshold: 뉴런의 최대 임계값<br /> - num_neurons_hidden: 은닉층의 뉴런의 수<br /> - num_layers: 은닉층의 수<br /> - layer_array: 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열<br /> - num_neurons_hidden_array: 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열<br /> <br /> 이 함수를 사용하여 스페어 매트릭스를 생성하려면, 다음과 같은 단계를 거칩니다.<br /> <br /> 1. 입력 뉴런의 수(num_inputs)와 출력 뉴런의 수(num_outputs)를 지정합니다.<br /> 2. 뉴런의 최소 임계값(min_threshold)과 최대 임계값(max_threshold)을 지정합니다.<br /> 3. 은닉층의 수(num_layers)와 각 은닉층의 뉴런의 수(num_neurons_hidden)를 지정합니다.<br /> 4. 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열(layer_array)과 num_neurons_hidden_array를 지정합니다.<br /> 5. fann_create_sparse_array 함수를 호출하여 스페어 매트릭스를 생성합니다.<br /> <br /> 예를 들어, 다음과 같이 스페어 매트릭스를 생성할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 입력 뉴런의 수<br /> unsigned int num_inputs = 2;<br /> <br /> // 출력 뉴런의 수<br /> unsigned int num_outputs = 1;<br /> <br /> // 뉴런의 최소 임계값<br /> float min_threshold = -1.0;<br /> <br /> // 뉴런의 최대 임계값<br /> float max_threshold = 1.0;<br /> <br /> // 은닉층의 수<br /> unsigned int num_layers = 1;<br /> <br /> // 각 은닉층의 뉴런의 수<br /> unsigned int num_neurons_hidden = 10;<br /> <br /> // 각 은닉층의 뉴런의 수를 저장하는 배열<br /> unsigned int* layer_array = (unsigned int*)malloc(num_layers * sizeof(unsigned int));<br /> layer_array[0] = num_neurons_hidden;<br /> <br /> // fann_create_sparse_array 함수를 호출하여 스페어 매트릭스를 생성<br /> struct fann *ann = fann_create_sparse_array(num_inputs, num_outputs, min_threshold, max_threshold, num_layers, layer_array);<br /> <br /> // 스페어 매트릭스를 사용하여 신경망을 구축<br /> // ...<br /> <br /> // 스페어 매트릭스를 삭제<br /> fann_destroy(ann);<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제에서는 2개의 입력 뉴런과 1개의 출력 뉴런을 가진 스페어 매트릭스를 생성합니다. 은닉층의 뉴런의 수는 10개로 지정하고, 뉴런의 최소 임계값은 -1.0, 최대 임계값은 1.0으로 지정합니다.