fann_cascadetrain_on_data 함수를 사용하여 신경망을 학습시키기 위해서는 몇 가지 조건과 파라미터를 설정해야 합니다.
1. 학습 데이터: 학습 데이터는 1000개의 입력과 1000개의 출력으로 구성되어야 합니다. 입력 데이터는 2차원 배열로, 각 행은 입력의 하나의 샘플을 나타내고, 열은 입력의 하나의 특성을 나타냅니다. 출력 데이터도 2차원 배열로, 각 행은 출력의 하나의 샘플을 나타내고, 열은 출력의 하나의 특성을 나타냅니다.
2. 신경망 구조: 신경망의 구조를 정의해야 합니다. 신경망의 구조는 3차원 배열로, 각 행은 신경망의 하나의 레이어를 나타내고, 열은 레이어의 하나의 뉴런을 나타냅니다. 신경망의 구조는 다음과 같이 정의할 수 있습니다.
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struct fann *ann = fann_create_standard(num_inputs, num_hidden, num_outputs);
여기서 `num_inputs`는 입력의 수, `num_hidden`는 은닉층의 수, `num_outputs`는 출력의 수입니다.
3. 학습 알고리즘: 학습 알고리즘을 선택해야 합니다. fann_cascadetrain_on_data 함수는 다음과 같은 학습 알고리즘을 지원합니다.
- `FANN_TRAIN_RPROP`: RPROP 학습 알고리즘
- `FANN_TRAIN_QUICKPROP`: QUICKPROP 학습 알고리즘
- `FANN_TRAIN_BACKPROP`: 백프로세스 학습 알고리즘
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fann_set_train_algorithm(ann, FANN_TRAIN_RPROP);
4. 학습률: 학습률을 설정해야 합니다. 학습률은 신경망의 학습 속도를 조절하는 데 사용됩니다.
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fann_set_activation_steepness_output(ann, 0.5);
5. 오류 함수: 오류 함수를 선택해야 합니다. fann_cascadetrain_on_data 함수는 다음과 같은 오류 함수를 지원합니다.
- `FANN_ERRORFUNC_LINEAR`: 선형 오류 함수
- `FANN_ERRORFUNC_QUADRATIC`: 제곱 오류 함수
- `FANN_ERRORFUNC_SYMMETRIC`: 대칭 오류 함수
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fann_set_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_LINEAR);
6. 학습 데이터: 학습 데이터를 설정해야 합니다. 학습 데이터는 2차원 배열로, 각 행은 입력의 하나의 샘플을 나타내고, 열은 입력의 하나의 특성을 나타냅니다.
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float *inputs = ...;
float *outputs = ...;
7. 학습: 학습을 시작해야 합니다. fann_cascadetrain_on_data 함수를 호출하여 학습을 시작할 수 있습니다.
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fann_cascadetrain_on_data(ann, inputs, outputs, num_samples, max_epochs, desired_error, num_data);
여기서 `num_samples`는 샘플의 수, `max_epochs`는 최대 에포크 수, `desired_error`는 목표 오류, `num_data`는 데이터의 수입니다.
이러한 조건과 파라미터를 설정하면 fann_cascadetrain_on_data 함수를 사용하여 신경망을 학습시키는 데 성공할 수 있습니다.
2025-05-31 02:47