fann_cascadetrain_on_data 함수는 다층 퍼셉트론 신경망을 학습시키기 위한 함수입니다. 이 함수는 입력 데이터를 사용하여 신경망의 가중치를 학습시키는过程를 자동화합니다.
이 함수의 인자 중 num_hidden_neurons_layers 배열은 각 은닉층에서 사용할 수 있는 뉴런의 최대 개수를 나타냅니다. 예를 들어, num_hidden_neurons_layers = [10, 20, 10] 인 경우, 첫 번째 은닉층에서 10개의 뉴런, 두 번째 은닉층에서 20개의 뉴런, 세 번째 은닉층에서 10개의 뉴런을 사용할 수 있습니다.
하지만 실제로 사용할 뉴런의 개수는 함수 내부에서 자동으로 결정됩니다. 함수는 데이터의 특성에 따라 각 은닉층에서 적절한 수의 뉴런을 선택합니다.
예를 들어, 다음 코드를 살펴보겠습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 신경망 구조를 정의합니다.
struct fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 10, 2);
// 학습 데이터를 읽습니다.
struct fann_train_data *train_data = fann_read_train_from_file("train.dat");
// 신경망을 학습시킵니다.
fann_cascadetrain_on_data(ann, train_data, 100000, 0.01);
// 신경망을 테스트합니다.
fann_type *output = fann_run(ann, fann_type *input);
// 결과를 출력합니다.
printf("출력: %fn", output[0]);
// 리소스를 해제합니다.
fann_destroy(ann);
fann_destroy_train(train_data);
return 0;
}
이 코드는 3개의 은닉층을 가진 신경망을 학습시키고, 학습된 신경망을 사용하여 입력 데이터를 출력합니다. num_hidden_neurons_layers 배열은 각 은닉층에서 사용할 수 있는 뉴런의 최대 개수를 나타냅니다.
2025-05-08 03:34