fann_cascadetrain_on_file 함수는 신경망 학습을 위한 함수로, 입력 데이터를 사용하여 신경망을 학습시키는 역할을 합니다.
training_data 인수는 신경망 학습에 사용할 입력 데이터로, 다음과 같은 형식으로 입력해야 합니다.
- 입력 데이터는 2차원 배열로 구성되어야 합니다.
- 각 행은 입력 데이터의 하나의 샘플을 나타내며, 열은 입력 데이터의 특성(Feature)을 나타냅니다.
- 열의 첫 번째 열은 출력 데이터를 나타내며, 나머지 열은 입력 데이터를 나타냅니다.
num_hidden_neurons 인수는 신경망의 히든 레이어의 뉴런 수를 나타냅니다. 이 인수는 정수값으로 입력해야 하며, 0 이상의 값을 입력해야 합니다.
이 함수의 반환값은 학습된 신경망 모델을 나타내며, FANN 뉴럴 네트워크 구조를 나타내는 구조체를 반환합니다. 반환된 구조체를 사용하여 신경망을 평가하거나 예측할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 입력 데이터
float input_data[][2] = {
{0.5, 0.3},
{0.2, 0.7},
{0.1, 0.9}
};
// 출력 데이터
float output_data[] = {0.8, 0.2};
// 신경망 모델
struct fann *ann;
// 신경망 학습
ann = fann_cascadetrain_on_file("train_data.dat", 2, 2, 1);
// 신경망 평가
float output[1];
fann_type *input = fann_type_from_float_array(input_data, 2);
fann_type *output_type = fann_type_from_float_array(output, 1);
fann_run(ann, input);
fann_type_to_float_array(output_type, output);
printf("출력 데이터: %fn", output[0]);
// 신경망 모델 삭제
fann_destroy(ann);
return 0;
}
이 예제에서는 입력 데이터와 출력 데이터를 사용하여 신경망을 학습시키고, 학습된 신경망 모델을 사용하여 입력 데이터를 평가합니다.
2025-04-17 18:24