fann_init_weights 함수에 대한 도움을 필요로 합니다.

• JWT연구가 오래 전 2025.06.17 01:36
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나우호스팅 　오래 전



fann_init_weights 함수의 첫 번째 매개변수인 net은 퍼셉트론 네트워크의 구조를 나타내는 FANN 객체를 의미합니다.

이 매개변수를 설정하려면, 먼저 FANN 라이브러리를 사용하여 퍼셉트론 네트워크를 생성해야 합니다.

예를 들어, 다음과 같이 FANN 객체를 생성할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 퍼셉트론 네트워크의 입력 노드 수, 출력 노드 수, 은닉 노드 수를 설정합니다.

    const unsigned int num_inputs = 2;

    const unsigned int num_outputs = 1;

    const unsigned int num_hidden = 2;



    // FANN 객체를 생성합니다.

    struct fann *ann = fann_create_standard(num_hidden, num_inputs, num_hidden, num_outputs);



    // FANN 객체를 사용하여 가중치를 초기화합니다.

    fann_type *weights = fann_init_weights(ann);



    // 가중치를 사용하여 퍼셉트론 네트워크를 학습합니다.

    // ...



    // FANN 객체를 해제합니다.

    fann_destroy(ann);



    return 0;

}



이 예제에서, FANN 객체를 생성할 때 `fann_create_standard` 함수를 사용하여 퍼셉트론 네트워크의 구조를 설정합니다. 이 함수의 매개변수는 입력 노드 수, 은닉 노드 수, 출력 노드 수를 나타냅니다.

이후, `fann_init_weights` 함수를 사용하여 FANN 객체를 사용하여 가중치를 초기화합니다.

이러한 과정을 통해 퍼셉트론 네트워크를 생성하고 가중치를 초기화할 수 있습니다.

2025-06-17 01:37

<br /> <br /> fann_init_weights 함수의 첫 번째 매개변수인 net은 퍼셉트론 네트워크의 구조를 나타내는 FANN 객체를 의미합니다. <br /> <br /> 이 매개변수를 설정하려면, 먼저 FANN 라이브러리를 사용하여 퍼셉트론 네트워크를 생성해야 합니다. <br /> <br /> 예를 들어, 다음과 같이 FANN 객체를 생성할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 퍼셉트론 네트워크의 입력 노드 수, 출력 노드 수, 은닉 노드 수를 설정합니다.<br /> const unsigned int num_inputs = 2;<br /> const unsigned int num_outputs = 1;<br /> const unsigned int num_hidden = 2;<br /> <br /> // FANN 객체를 생성합니다.<br /> struct fann *ann = fann_create_standard(num_hidden, num_inputs, num_hidden, num_outputs);<br /> <br /> // FANN 객체를 사용하여 가중치를 초기화합니다.<br /> fann_type *weights = fann_init_weights(ann);<br /> <br /> // 가중치를 사용하여 퍼셉트론 네트워크를 학습합니다.<br /> // ...<br /> <br /> // FANN 객체를 해제합니다.<br /> fann_destroy(ann);<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제에서, FANN 객체를 생성할 때 `fann_create_standard` 함수를 사용하여 퍼셉트론 네트워크의 구조를 설정합니다. 이 함수의 매개변수는 입력 노드 수, 은닉 노드 수, 출력 노드 수를 나타냅니다. <br /> <br /> 이후, `fann_init_weights` 함수를 사용하여 FANN 객체를 사용하여 가중치를 초기화합니다. <br /> <br /> 이러한 과정을 통해 퍼셉트론 네트워크를 생성하고 가중치를 초기화할 수 있습니다.