FANN 라이브러리에서 activation steepness layer를 설정하는 함수는 indeed fann_set_activation_steepness_layer입니다.
이 함수의 인자는 두 가지가 있습니다:
1. activation_steepness_layer: 활성화 기울기 계층을 설정하는 인자입니다.
2. num_layers: 활성화 기울기 계층의 수를 설정하는 인자입니다.
예를 들어, sigmoid와 tanh activation function을 사용할 때 activation steepness layer를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. sigmoid: sigmoid activation function의 경우, activation_steepness_layer의 기본값은 1.25입니다.
2. tanh: tanh activation function의 경우, activation_steepness_layer의 기본값은 1.7159입니다.
activation_steepness_layer를 설정하지 않았을 때와 설정했을 때의 차이점은 다음과 같습니다.
1. 설정하지 않았을 때: 활성화 기울기 계층의 기울기 값이 기본값으로 설정됩니다.
2. 설정했을 때: 활성화 기울기 계층의 기울기 값이 사용자 지정된 값으로 설정됩니다.
activation_steepness_layer를 설정하는 이유는 다음과 같습니다.
1. 신경망의 학습 속도를 조절하기 위해: 활성화 기울기 계층의 기울기 값은 신경망의 학습 속도를 조절하는 데 사용됩니다.
2. 신경망의 성능을 개선하기 위해: 활성화 기울기 계층의 기울기 값은 신경망의 성능을 개선하는 데 사용됩니다.
예를 들어, sigmoid activation function의 경우, activation_steepness_layer의 값이 1.25보다 큰 경우, 신경망의 학습 속도가 빨라집니다. 반면, activation_steepness_layer의 값이 1.25보다 작은 경우, 신경망의 학습 속도가 느려집니다.
따라서, activation_steepness_layer를 설정하는 것은 신경망의 학습 속도와 성능을 조절하는 데 중요합니다.
예제 코드는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 신경망 객체 생성
fann_type *input = (fann_type *)malloc(2 * sizeof(fann_type));
fann_type *output = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 3, 1);
// 활성화 기울기 계층 설정
fann_set_activation_steepness_layer(ann, 1.25, 3);
// 신경망 학습
fann_train_on_data(ann, "train_data.dat", 1000, 0.0001, 1000);
// 신경망 테스트
fann_type *inputs = (fann_type *)malloc(2 * sizeof(fann_type));
inputs[0] = 0.5;
inputs[1] = 0.5;
fann_type *outputs = fann_run(ann, inputs);
// 결과 출력
printf("출력 값: %fn", outputs[0]);
// 메모리 해제
free(input);
free(output);
free(inputs);
free(outputs);
fann_destroy(ann);
return 0;
}
이 예제 코드는 sigmoid activation function을 사용하는 신경망을 생성하고, 활성화 기울기 계층을 설정한 후, 신경망을 학습하고 테스트하는 과정을 보여줍니다.
활성화 기울기 계층의 기울기 값은 1.25로 설정되어 있습니다.
이러한 예제 코드를 통해, 활성화 기울기 계층의 기울기 값을 조절하는 방법을 이해할 수 있습니다.
2025-05-12 23:15