1. fann_train_on_data 함수의 첫 번째 인자로 넘겨주는 train_data는 float 형태의 2D 배열로 구성되어야 합니다. 이 배열에는 입력 데이터와 출력 데이터가 포함되어야 합니다. 예를 들어, 입력 데이터는 열 1, 열 2, ... 열 n, 출력 데이터는 열 n+1로 구성되어야 합니다.
2. fann_train_on_data 함수의 두 번째 인자로 넘겨주는 max_epochs는 신경망 모델이 학습을 진행할 수 있는 최대 에폭 수입니다. 이 값은 1 이상의 자연수여야 합니다. 예를 들어, max_epochs = 100 이라면 신경망 모델은 최대 100 에폭까지 학습을 진행할 수 있습니다.
3. fann_train_on_data 함수의 세 번째 인자로 넘겨주는 desired_error는 신경망 모델이 달성해야 하는 최소 오차율입니다. 이 값은 0 이상의 실수여야 합니다. 예를 들어, desired_error = 0.01 이라면 신경망 모델은 오차율이 0.01 이하가 될 때까지 학습을 진행할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 train_data, max_epochs, desired_error를 설정할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import numpy as np
from pyneurodean import fann
# 입력 데이터와 출력 데이터를 준비합니다.
train_data = np.array([
[0, 0, 0],
[0, 0, 1],
[0, 1, 0],
[0, 1, 1],
[1, 0, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 0],
[1, 1, 1]
])
# 신경망 모델을 학습시키는 매개변수를 설정합니다.
max_epochs = 100
desired_error = 0.01
# 신경망 모델을 학습시킵니다.
fann_train_on_data(train_data, max_epochs, desired_error)
이러한 예제를 통해 fann_train_on_data 함수의 매개변수를 설정하고 신경망 모델을 학습시키는 방법을 이해할 수 있습니다.
2025-05-05 14:42