fann_set_weight_array 함수는 신경망의 가중치를 설정하는 함수입니다. 이 함수를 사용하기 위해서는 다음을 고려해야 합니다.
- weight_array는 1차원 배열로 이루어져야 합니다.
- weight_array의 크기는 신경망의 입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수를 고려하여 결정해야 합니다.
예를 들어, 신경망의 입력 뉴런 수가 10개이고 출력 뉴런 수가 5개라면, weight_array의 크기는 10 * 5 = 50이 됩니다.
- weight_array에는 신경망의 가중치가 저장되어야 합니다. 가중치는 32비트 부동소수점 형식으로 저장됩니다.
fann_set_weight_array 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 신경망의 입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수를 결정합니다.
2. weight_array를 1차원 배열로 생성합니다.
3. weight_array의 크기를 신경망의 입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수를 고려하여 결정합니다.
4. weight_array에 신경망의 가중치를 저장합니다.
5. fann_set_weight_array 함수를 호출하여 weight_array를 설정합니다.
예제는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 신경망의 입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수를 결정합니다.
const unsigned int num_inputs = 10;
const unsigned int num_outputs = 5;
// weight_array를 1차원 배열로 생성합니다.
float *weight_array = (float *)malloc(num_inputs * num_outputs * sizeof(float));
// weight_array의 크기를 신경망의 입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수를 고려하여 결정합니다.
const unsigned int num_weights = num_inputs * num_outputs;
// weight_array에 신경망의 가중치를 저장합니다.
for (unsigned int i = 0; i < num_weights; i++) {
weight_array[i] = (float)rand() / RAND_MAX; // 가중치를 임의로 생성합니다.
}
// fann_set_weight_array 함수를 호출하여 weight_array를 설정합니다.
fann_set_weight_array(fann, weight_array);
// weight_array를 해제합니다.
free(weight_array);
return 0;
}
이 예제에서는 신경망의 입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수를 10과 5로 설정하고, weight_array를 1차원 배열로 생성합니다. weight_array의 크기는 신경망의 입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수를 고려하여 50으로 결정합니다. weight_array에 신경망의 가중치를 임의로 저장하고, fann_set_weight_array 함수를 호출하여 weight_array를 설정합니다.
2025-05-24 16:34