FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구현할 때, activation function을 설정하는 방법에 대해 알려드리겠습니다.
FANN 라이브러리에 포함된 activation function에는 다음과 같은 종류가 있습니다.
- FANN_ACTIVATION_SIGMOID : 시그모이드 함수를 사용하는 활성화 함수입니다. 이 함수는 입력값이 0에 가까울수록 출력값이 0에 가까워지며, 입력값이 1에 가까울수록 출력값이 1에 가까워집니다.
- FANN_ACTIVATION_SIGMOID_SYMMETRIC : 시그모이드 함수를 사용하는 활성화 함수입니다. 이 함수는 입력값이 0에 가까울수록 출력값이 0에 가까워지며, 입력값이 1에 가까울수록 출력값이 1에 가까워집니다. 하지만, 이 함수는 시그모이드 함수의 반전된 버전입니다.
- FANN_ACTIVATION_TANH : 탄젠트 함수를 사용하는 활성화 함수입니다. 이 함수는 입력값이 0에 가까울수록 출력값이 0에 가까워지며, 입력값이 1에 가까울수록 출력값이 1에 가까워집니다.
- FANN_ACTIVATION_RELU : 레LU 함수를 사용하는 활성화 함수입니다. 이 함수는 입력값이 0보다 작을 때 출력값이 0이 되며, 입력값이 0보다 클 때 출력값은 입력값과 동일합니다.
- FANN_ACTIVATION_LEAKY_RELU : 레LU 함수를 사용하는 활성화 함수입니다. 이 함수는 입력값이 0보다 작을 때 출력값이 0이 되며, 입력값이 0보다 클 때 출력값은 입력값과 동일합니다. 하지만, 이 함수는 레LU 함수의 변형 버전입니다.
FANN 라이브러리에 포함된 fann_set_activation_function() 함수를 사용하여 activation function을 설정할 수 있습니다. 이 함수의 인자로 사용되는 argument는 다음과 같습니다.
- layer : 활성화 함수를 설정할 레이어의 인덱스입니다.
- func : 활성화 함수의 종류입니다.
예를 들어, FANN_ACTIVATION_SIGMOID 함수를 사용할 때, 다음과 같은 특징이 있습니다.
- 시그모이드 함수는 입력값이 0에 가까울수록 출력값이 0에 가까워지며, 입력값이 1에 가까울수록 출력값이 1에 가까워집니다.
- 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 값을 출력합니다.
FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구현할 때, activation function을 설정하는 방법에 대한 예시 코드는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 신경망을 생성합니다.
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, 2, 1);
// 활성화 함수를 설정합니다.
fann_set_activation_function(ann, FANN_LAYER_INPUT, FANN_ACTIVATION_SIGMOID);
fann_set_activation_function(ann, FANN_LAYER_HIDDEN, FANN_ACTIVATION_SIGMOID);
fann_set_activation_function(ann, FANN_LAYER_OUTPUT, FANN_ACTIVATION_SIGMOID);
// 신경망을 학습합니다.
fann_train_on_data(ann, "train.dat", 100000, 0.0001, 100000);
// 신경망을 테스트합니다.
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);
// 결과를 출력합니다.
printf("출력값: %fn", outputs[0]);
// 메모리를 해제합니다.
free(input);
free(output);
free(inputs);
free(outputs);
fann_destroy(ann);
return 0;
}
이 예시 코드에서는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 구현하고, 활성화 함수를 설정하는 방법을 보여줍니다. 이 코드에서는 시그모이드 함수를 사용하는 활성화 함수를 설정하고, 신경망을 학습하고 테스트하는 방법을 보여줍니다.
2025-07-02 05:26