fann_descale_train 함수는 FANN 라이브러리의 함수 중 하나로, 데이터를 스케일링하는 함수입니다.
이 함수의 파라미터 중 'min'와 'max'는 데이터의 스케일링 범위를 나타냅니다.
예를 들어, 입력 데이터가 0에서 100까지의 범위를 갖는 경우, 'min'은 0, 'max'은 100으로 설정하면 됩니다.
이러한 스케일링 범위는 다음 예제와 같이 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 트레이닝 데이터
float input[] = {0.5, 0.7, 0.9};
float output[] = {0.2, 0.4, 0.6};
// 스케일링 범위
float min = 0.0;
float max = 1.0;
// fann_descale_train 함수를 사용하여 데이터를 스케일링
fann_type *scaled_input = fann_descale_train(input, 3, min, max);
fann_type *scaled_output = fann_descale_train(output, 3, min, max);
// 스케일링된 데이터를 사용하여 신경망 모델을 학습시킵니다.
return 0;
}
이러한 예제에서, fann_descale_train 함수는 입력 데이터와 출력 데이터를 스케일링하여 scaled_input과 scaled_output에 저장합니다.
이러한 스케일링된 데이터를 사용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있습니다.
fann_descale_train 함수는 다음과 같은 형식으로 사용할 수 있습니다.
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c
fann_type *fann_descale_train(float *data, unsigned int length, float min, float max)
이 함수의 파라미터는 다음과 같습니다.
* data: 스케일링할 데이터
* length: 데이터의 길이
* min: 스케일링 범위의 최소값
* max: 스케일링 범위의 최대값
이 함수는 스케일링된 데이터를 반환합니다.
이러한 함수를 사용하여 데이터를 스케일링하고, 스케일링된 데이터를 사용하여 신경망 모델을 학습시키는 것이 가능합니다.
2025-05-05 06:03