FANN 라이브러리의 fann_train_on_file 함수는 신경망을 학습시키기 위해 사용하는 함수입니다. 이 함수의 첫 번째 인자인 train_data_file은 학습 데이터가 저장된 파일의 경로를 지정하는 데 사용됩니다.
FANN 라이브러리는 신경망을 학습시키기 위해 훈련 데이터를 CSV 파일로 저장하는 것을 지원합니다. CSV 파일은 쉼표로 데이터를 구분하는 텍스트 파일입니다. 훈련 데이터를 CSV 파일로 저장할 때, 각 행은 입력 데이터와 출력 데이터를 나타내고, 열은 입력 데이터와 출력 데이터를 나타냅니다.
예를 들어, 다음과 같은 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다.
#hostingforum.kr
0.5,0.2,0.1,0.8
0.2,0.5,0.3,0.9
0.8,0.1,0.4,0.7
이 파일에는 4개의 열이 있습니다. 첫 번째 열은 입력 데이터 1의 값, 두 번째 열은 입력 데이터 2의 값, 세 번째 열은 입력 데이터 3의 값, 네 번째 열은 출력 데이터의 값입니다.
fann_train_on_file 함수의 두 번째 인자인 num_inputs은 입력 데이터의 개수를 지정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 위의 CSV 파일에서 num_inputs은 3으로 지정해야 합니다.
fann_train_on_file 함수의 세 번째 인자인 num_outputs은 출력 데이터의 개수를 지정하는 데 사용됩니다. 위의 CSV 파일에서 num_outputs은 1로 지정해야 합니다.
fann_train_on_file 함수의 네 번째 인자인 learning_rate는 학습률을 지정하는 데 사용됩니다. 학습률은 신경망이 학습할 때 사용되는 학습률을 지정합니다.
fann_train_on_file 함수의 다섯 번째 인자인 momentum은 모멘텀을 지정하는 데 사용됩니다. 모멘텀은 신경망이 학습할 때 사용되는 모멘텀을 지정합니다.
fann_train_on_file 함수의 여섯 번째 인자인 max_epochs는 최대 반복 횟수를 지정하는 데 사용됩니다. 최대 반복 횟수는 신경망이 학습할 때 최대 반복 횟수를 지정합니다.
fann_train_on_file 함수의 일곱 번째 인자인 max_wallclock_time은 최대 시간을 지정하는 데 사용됩니다. 최대 시간은 신경망이 학습할 때 최대 시간을 지정합니다.
fann_train_on_file 함수의 여덟 번째 인자인 descent_step은 하강률을 지정하는 데 사용됩니다. 하강률은 신경망이 학습할 때 사용되는 하강률을 지정합니다.
fann_train_on_file 함수의 마지막 인자인 creation_error는 생성 오류를 지정하는 데 사용됩니다. 생성 오류는 신경망이 학습할 때 사용되는 생성 오류를 지정합니다.
이 함수를 사용하여 신경망을 학습시키는 방법은 다음과 같습니다.
1. 훈련 데이터를 CSV 파일로 저장합니다.
2. FANN 라이브러리의 fann_train_on_file 함수를 호출하여 신경망을 학습시킵니다.
3. 학습이 완료되면, 학습된 신경망을 사용하여 입력 데이터를 출력 데이터로 변환할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같은 코드가 있습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 훈련 데이터를 CSV 파일로 저장합니다.
FILE *fp = fopen("train_data.csv", "w");
fprintf(fp, "0.5,0.2,0.1,0.8n");
fprintf(fp, "0.2,0.5,0.3,0.9n");
fprintf(fp, "0.8,0.1,0.4,0.7n");
fclose(fp);
// FANN 라이브러리의 fann_train_on_file 함수를 호출하여 신경망을 학습시킵니다.
struct fann *ann = fann_create_standard(3, 3, 1);
fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 0.5);
fann_set_activation_steepness_output(ann, 0.5);
fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_type *inputs = (fann_type *)malloc(3 * sizeof(fann_type));
fann_type *outputs = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *train_data = (fann_type *)malloc(3 * sizeof(fann_type));
fann_type *train_outputs = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *train_data_file = (fann_type *)malloc(3 * sizeof(fann_type));
fann_type *train_outputs_file = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *num_inputs = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *num_outputs = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *learning_rate = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *momentum = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *max_epochs = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *max_wallclock_time = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *descent_step = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
fann_type *creation_error = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
*num_inputs = 3;
*num_outputs = 1;
*learning_rate = 0.5;
*momentum = 0.5;
*max_epochs = 1000;
*max_wallclock_time = 1000;
*descent_step = 0.5;
*creation_error = 0.5;
fann_train_on_file(ann, "train_data.csv", *num_inputs, *num_outputs, *learning_rate, *momentum, *max_epochs, *max_wallclock_time, *descent_step, *creation_error);
fann_save(ann, "trained_data.net");
// 학습이 완료되면, 학습된 신경망을 사용하여 입력 데이터를 출력 데이터로 변환할 수 있습니다.
fann_type *input = (fann_type *)malloc(3 * sizeof(fann_type));
fann_type *output = (fann_type *)malloc(1 * sizeof(fann_type));
input[0] = 0.5;
input[1] = 0.2;
input[2] = 0.1;
fann_type *output_array = fann_run(ann, input);
printf("%fn", output_array[0]);
free(inputs);
free(outputs);
free(train_data);
free(train_outputs);
free(train_data_file);
free(train_outputs_file);
free(num_inputs);
free(num_outputs);
free(learning_rate);
free(momentum);
free(max_epochs);
free(max_wallclock_time);
free(descent_step);
free(creation_error);
free(input);
free(output);
free(output_array);
fann_destroy(ann);
return 0;
}
이 코드는 훈련 데이터를 CSV 파일로 저장하고, FANN 라이브러리의 fann_train_on_file 함수를 호출하여 신경망을 학습시킵니다. 학습이 완료되면, 학습된 신경망을 사용하여 입력 데이터를 출력 데이터로 변환할 수 있습니다.
2025-06-05 09:45