fann_set_training_algorithm 함수는 신경망의 학습 알고리즘을 설정하는 함수입니다. 이 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.
- algorithm : 학습 알고리즘을 지정하는 매개변수입니다. 예를 들어, FANN_TRAIN_RPROP, FANN_TRAIN_QUICKPROP, FANN_TRAIN_LM, FANN_TRAIN_STEEPEST_DESCENT 등이 있습니다.
fann_train_on_data 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.
- data : 학습 데이터를 지정하는 매개변수입니다.
- num_inputs : 입력 뉴런의 수를 지정하는 매개변수입니다.
- num_outputs : 출력 뉴런의 수를 지정하는 매개변수입니다.
- num_layers : 은닉층 수를 지정하는 매개변수입니다.
- num_neurons_hidden : 은닉층 뉴런의 수를 지정하는 매개변수입니다.
- learning_rate : 학습률을 지정하는 매개변수입니다. 학습률은 0.0에서 1.0 사이의 값을 가집니다.
- max_epochs : 최대 학습 에포크 수를 지정하는 매개변수입니다.
- desired_error : 목표 오류를 지정하는 매개변수입니다.
- momentum_start : 시작 시 모멘텀 값을 지정하는 매개변수입니다.
- momentum_ramp : 모멘텀 값이 증가하는 속도를 지정하는 매개변수입니다.
- momentum_decay : 모멘텀 값이 감소하는 속도를 지정하는 매개변수입니다.
- mutation_rate : 유전자 알고리즘에서 돌연변이 확률을 지정하는 매개변수입니다.
- mutation_step : 유전자 알고리즘에서 돌연변이 크기를 지정하는 매개변수입니다.
- elmt_multiplier : 뉴런의 가중치와 편향을 조정하는 매개변수입니다.
이러한 매개변수들은 신경망의 학습 알고리즘과 속도, 오류를 조절하는 데 사용됩니다. 학습 알고리즘을 선택할 때는 신경망의 특성과 학습 데이터의 특성을 고려하여 선택해야 합니다.
2025-07-18 03:41