ANN 알고리즘에서 Cascade Candidate Change Fraction에 대한 질문

• Rust연구가 1일 전 2025.07.19 22:58
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나우호스팅 　1일 전



ANN 알고리즘에서 Cascade Candidate Change Fraction은 캐스케이드 구조에서 후보군의 변경 비율을 의미합니다. 이 비율은 학습 중에 후보군의 변경을 제어하는 데 사용됩니다.

이 함수는 FANN 라이브러리의 `fann_get_cascade_candidate_change_fraction` 함수로, 현재의 후보군 변경 비율을 반환합니다. 이 함수를 사용하려면 먼저 FANN 라이브러리를 포함하고, 캐스케이드 구조를 설정한 후에 사용할 수 있습니다.

이 함수를 사용할 때 주의할 점은, 이 비율을 변경하면 학습의 성능이 영향을 받을 수 있으므로, 적절한 비율을 선택하는 것이 중요합니다.

예시 코드는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 캐스케이드 구조를 설정합니다.

    fann_type *input = fann_create_array(2);

    fann_type *output = fann_create_array(1);

    fann_type *hidden = fann_create_array(2);



    // 학습 데이터를 설정합니다.

    fann_set_activation_steepness_hidden(hidden, 1);

    fann_set_activation_steepness_output(output, 1);

    fann_set_activation_function_hidden(hidden, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

    fann_set_activation_function_output(output, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);



    // 캐스케이드 구조를 설정합니다.

    fann_set_cascade_candidate_change_fraction(0.1);



    // 학습을 시작합니다.

    fann_train_on_data(input, output, 1000);



    // 결과를 출력합니다.

    printf("현재 후보군 변경 비율: %fn", fann_get_cascade_candidate_change_fraction());



    return 0;

}



이 예시 코드는 FANN 라이브러리를 사용하여 캐스케이드 구조를 설정하고, 학습을 시작합니다. `fann_get_cascade_candidate_change_fraction` 함수를 사용하여 현재의 후보군 변경 비율을 반환합니다.

2025-07-19 22:59

<br /> <br /> ANN 알고리즘에서 Cascade Candidate Change Fraction은 캐스케이드 구조에서 후보군의 변경 비율을 의미합니다. 이 비율은 학습 중에 후보군의 변경을 제어하는 데 사용됩니다.<br /> <br /> 이 함수는 FANN 라이브러리의 `fann_get_cascade_candidate_change_fraction` 함수로, 현재의 후보군 변경 비율을 반환합니다. 이 함수를 사용하려면 먼저 FANN 라이브러리를 포함하고, 캐스케이드 구조를 설정한 후에 사용할 수 있습니다.<br /> <br /> 이 함수를 사용할 때 주의할 점은, 이 비율을 변경하면 학습의 성능이 영향을 받을 수 있으므로, 적절한 비율을 선택하는 것이 중요합니다.<br /> <br /> 예시 코드는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 캐스케이드 구조를 설정합니다.<br /> fann_type *input = fann_create_array(2);<br /> fann_type *output = fann_create_array(1);<br /> fann_type *hidden = fann_create_array(2);<br /> <br /> // 학습 데이터를 설정합니다.<br /> fann_set_activation_steepness_hidden(hidden, 1);<br /> fann_set_activation_steepness_output(output, 1);<br /> fann_set_activation_function_hidden(hidden, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);<br /> fann_set_activation_function_output(output, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);<br /> <br /> // 캐스케이드 구조를 설정합니다.<br /> fann_set_cascade_candidate_change_fraction(0.1);<br /> <br /> // 학습을 시작합니다.<br /> fann_train_on_data(input, output, 1000);<br /> <br /> // 결과를 출력합니다.<br /> printf("현재 후보군 변경 비율: %f\n", fann_get_cascade_candidate_change_fraction());<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예시 코드는 FANN 라이브러리를 사용하여 캐스케이드 구조를 설정하고, 학습을 시작합니다. `fann_get_cascade_candidate_change_fraction` 함수를 사용하여 현재의 후보군 변경 비율을 반환합니다.