FANN 라이브러리에서 fann_get_bit_fail_limit의 사용법을 알려주세요

• 웹접근성장인 5일 전 2025.05.08 15:49
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int fann_get_bit_fail_limit(fann *ann)

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fann *ann = fann_create();

c



fann_train_on_data(ann, train_data, num_inputs, num_outputs, num_cases);

c

int bit_fail_limit = fann_get_bit_fail_limit(ann);

c

fann_set_bit_fail_limit(ann, 10);

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나우호스팅 　5일 전



fann_get_bit_fail_limit 함수는 FANN 라이브러리에서 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 설정하는 역할을 하며, 이 한계치를 설정하면 학습이 더 안정적으로 진행될 수 있습니다.

이 함수는 다음과 같은 형태로 사용할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
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int fann_get_bit_fail_limit(fann *ann);



이 함수는 FANN 라이브러리에서 학습을 진행하는 신경망 객체인 ann을 인수로 받아서, 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 반환합니다.

이 한계치를 설정하면 학습이 더 안정적으로 진행될 수 있습니다. 예를 들어, 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 10으로 설정하면, 학습이 10회 이상 비트 오류가 발생하는 경우 학습을 중단하는 방식으로 학습을 진행할 수 있습니다.

FANN 라이브러리에서 학습을 진행하는 신경망 객체를 초기화하기 위해서는 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
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fann *ann = fann_create();



이 신경망 객체를 이용하여 학습을 진행할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
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fann_train_on_data(ann, train_data, num_inputs, num_outputs, num_cases);



이러한 학습을 진행할 때, fann_get_bit_fail_limit 함수를 사용하여 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 설정할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
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int bit_fail_limit = fann_get_bit_fail_limit(ann);



이 한계치를 설정하면 학습이 더 안정적으로 진행될 수 있습니다.



#hostingforum.kr
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fann_set_bit_fail_limit(ann, 10);



예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
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fann *ann = fann_create();

fann_train_on_data(ann, train_data, num_inputs, num_outputs, num_cases);

int bit_fail_limit = fann_get_bit_fail_limit(ann);

fann_set_bit_fail_limit(ann, 10);



이러한 예제를 통해, fann_get_bit_fail_limit 함수를 사용하여 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 설정할 수 있습니다.

2025-05-08 15:50

<br /> <br /> fann_get_bit_fail_limit 함수는 FANN 라이브러리에서 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 설정하는 역할을 하며, 이 한계치를 설정하면 학습이 더 안정적으로 진행될 수 있습니다.<br /> <br /> 이 함수는 다음과 같은 형태로 사용할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> int fann_get_bit_fail_limit(fann *ann);<br /> [/code]<br /> <br /> 이 함수는 FANN 라이브러리에서 학습을 진행하는 신경망 객체인 ann을 인수로 받아서, 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 반환합니다.<br /> <br /> 이 한계치를 설정하면 학습이 더 안정적으로 진행될 수 있습니다. 예를 들어, 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 10으로 설정하면, 학습이 10회 이상 비트 오류가 발생하는 경우 학습을 중단하는 방식으로 학습을 진행할 수 있습니다.<br /> <br /> FANN 라이브러리에서 학습을 진행하는 신경망 객체를 초기화하기 위해서는 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> fann *ann = fann_create();<br /> [/code]<br /> <br /> 이 신경망 객체를 이용하여 학습을 진행할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> fann_train_on_data(ann, train_data, num_inputs, num_outputs, num_cases);<br /> [/code]<br /> <br /> 이러한 학습을 진행할 때, fann_get_bit_fail_limit 함수를 사용하여 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 설정할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> int bit_fail_limit = fann_get_bit_fail_limit(ann);<br /> [/code]<br /> <br /> 이 한계치를 설정하면 학습이 더 안정적으로 진행될 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> fann_set_bit_fail_limit(ann, 10);<br /> [/code]<br /> <br /> 예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> fann *ann = fann_create();<br /> fann_train_on_data(ann, train_data, num_inputs, num_outputs, num_cases);<br /> int bit_fail_limit = fann_get_bit_fail_limit(ann);<br /> fann_set_bit_fail_limit(ann, 10);<br /> [/code]<br /> <br /> 이러한 예제를 통해, fann_get_bit_fail_limit 함수를 사용하여 학습에서 발생하는 비트 오류의 한계치를 설정할 수 있습니다.