fann_scale_input_train_data 함수는 FANN 라이브러리의 TRAIN_RMSprop 알고리즘을 사용하여 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다.
이 함수의 역할은 입력 데이터의 스케일을 조절하여, 신경망의 학습을 원활하게 진행할 수 있도록 하는 것입니다.
스케일링의 목적은 다음과 같습니다.
- 신경망의 학습 속도를 향상시키기 위해, 입력 데이터의 스케일을 조절합니다.
- 신경망의 오버피팅을 방지하기 위해, 입력 데이터의 스케일을 조절합니다.
이 함수는 TRAIN_RMSprop 알고리즘을 사용하여 입력 데이터를 스케일링합니다. TRAIN_RMSprop 알고리즘은 RMSprop 알고리즘의 변형으로, 학습 속도를 향상시키기 위해 입력 데이터의 스케일을 조절합니다.
TRAIN_RMSprop 알고리즘의 동작 방식은 다음과 같습니다.
1. 입력 데이터의 평균을 계산합니다.
2. 입력 데이터의 분산을 계산합니다.
3. 입력 데이터의 스케일을 조절하여, 학습 속도를 향상시키고 오버피팅을 방지합니다.
이러한 알고리즘을 사용하여, fann_scale_input_train_data 함수는 입력 데이터를 스케일링하여, 신경망의 학습을 원활하게 진행할 수 있도록 합니다.
2025-06-09 21:43