fann_create_train 함수는 FANN 라이브러리의 학습 함수로, 신경망 모델을 학습하기 위한 설정을 초기화합니다. 이 함수는 다음과 같은 파라미터를 받습니다.
- ann: 학습할 신경망 모델의 구조를 정의하는 FANN 구조체입니다.
- training_data: 학습 데이터를 포함하는 구조체입니다. 이 구조체에는 입력 데이터와 출력 데이터가 포함됩니다.
- training_data_size: 학습 데이터의 크기입니다.
- num_inputs: 입력 데이터의 크기입니다.
- num_outputs: 출력 데이터의 크기입니다.
- num_layers: 신경망 모델의 레이어 수입니다.
- num_neurons_hidden: 은닉 레이어의 뉴런 수입니다.
- learning_rate: 학습률을 정의하는 값입니다. 학습률이 높을수록 학습 속도가 빠르지만 오버피팅의 위험이 있습니다.
- learning_momentum: 모멘텀을 정의하는 값입니다. 모멘텀은 학습 속도를 개선하지만 오버피팅의 위험이 있습니다.
- training_algorithm: 학습 알고리즘을 정의하는 값입니다. FANN 라이브러리에 포함된 학습 알고리즘 중 하나를 선택할 수 있습니다.
- training_stop_function: 학습을 중단하는 함수를 정의하는 값입니다. FANN 라이브러리에 포함된 함수 중 하나를 선택할 수 있습니다.
- training_stop_function_params: 학습을 중단하는 함수의 파라미터를 정의하는 값입니다.
- num_epochs: 학습 반복 횟수를 정의하는 값입니다.
- desired_error: 학습을 중단하는 오차율을 정의하는 값입니다.
- max_weight: 가중치의 최대치를 정의하는 값입니다.
- weight_decay: 가중치 감소율을 정의하는 값입니다.
이러한 파라미터를 설정하여 fann_create_train 함수를 호출하면, FANN 라이브러리는 학습할 신경망 모델의 구조를 초기화하고, 학습 데이터를 준비합니다. 이후, FANN 라이브러리는 학습 알고리즘에 따라 학습을 수행합니다.
가중치 초기화 방법은 FANN 라이브러리에 포함된 함수인 fann_set_weight_init_type 함수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 이 함수는 다음과 같은 초기화 방법을 제공합니다.
- FANN_INIT_RANDOM: 무작위 초기화
- FANN_INIT_SYMMETRIC: 대칭 초기화
- FANN_INIT_LINEAR: 선형 초기화
- FANN_INIT_LINEAR_SYMMETRIC: 선형 대칭 초기화
예를 들어, 무작위 초기화를 사용하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
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fann_type learning_rate = 0.7;
fann_type momentum = 0.9;
fann_type weight_init_type = FANN_INIT_RANDOM;
fann_set_weight_init_type(ann, weight_init_type);
fann_set_learning_rate(ann, learning_rate);
fann_set_momentum(ann, momentum);
이러한 설정을 통해, FANN 라이브러리는 학습할 신경망 모델의 구조를 초기화하고, 학습 데이터를 준비하며, 학습 알고리즘에 따라 학습을 수행합니다.
2025-05-10 12:22