fann_num_input_train_data 함수는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 학습시키기 전에 입력 데이터의 크기를 반환하는 함수입니다.
이 함수를 사용하기 전에, 입력 데이터의 크기를 확인하고, 필요한 파라미터를 설정해야 합니다. 필요한 파라미터는 다음과 같습니다.
- 입력 데이터의 크기: 입력 데이터의 크기는 fann_num_input_train_data 함수를 통해 반환됩니다.
- 학습률: 학습률은 학습 프로세스의 속도를 조절하는 파라미터입니다. 일반적으로 0.1에서 0.9 사이의 값을 사용합니다.
- 에포크 수: 에포크 수는 학습 프로세스의 반복 횟수를 지정하는 파라미터입니다. 일반적으로 100에서 1000 사이의 값을 사용합니다.
- 출력 데이터의 크기: 출력 데이터의 크기는 fann_num_output_train_data 함수를 통해 반환됩니다.
예를 들어, 다음과 같이 입력 데이터의 크기를 확인하고, 필요한 파라미터를 설정할 수 있습니다.
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c
#include
int main() {
// 입력 데이터의 크기를 확인
int num_inputs = fann_num_input_train_data();
// 학습률을 설정
float learning_rate = 0.5;
// 에포크 수를 설정
int epochs = 500;
// 출력 데이터의 크기를 확인
int num_outputs = fann_num_output_train_data();
// 신경망을 학습시키기 위한 설정
fann_type *input = (fann_type *)malloc(num_inputs * sizeof(fann_type));
fann_type *output = (fann_type *)malloc(num_outputs * sizeof(fann_type));
// 신경망을 학습시키기
fann_train_on_data(num_inputs, num_outputs, input, output, learning_rate, epochs);
// 결과를 출력
printf("학습 결과: %fn", output[0]);
// 메모리를 해제
free(input);
free(output);
return 0;
}
이 예제에서는 fann_num_input_train_data 함수를 사용하여 입력 데이터의 크기를 확인하고, 학습률과 에포크 수를 설정한 후, 신경망을 학습시키기 위한 설정을 수행합니다.
2025-03-17 11:22