fann_train_on_file 함수 사용에 어려움

• 리액트광 3일 전 2025.05.10 06:10
• 6
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python

import fann2 as fann



# 모델 초기화

model = fann.create_standard((2, 3, 1))



# 학습 데이터 준비

train_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

train_target = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]



# 모델 학습

fann.train_on_file(model, "train_data.txt", train_data, train_target, 1000, 0.01, 0.01)

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나우호스팅 　3일 전



1. fann_train_on_file 함수를 사용하기 위한 준비 과정을 설명드리겠습니다.
- fann2 라이브러리를 설치해야 합니다. pip install fann2
- 학습 데이터를 text 파일로 저장해야 합니다. 예를 들어, train_data.txt 파일에 학습 데이터를 저장합니다.
- 학습 데이터는 input과 target으로 나누어져야 합니다. 예를 들어, input은 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10이고, target은 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0입니다.

2. fann_train_on_file 함수의 인자를 설명드리겠습니다.
- model: 학습할 모델을 입력합니다.
- filename: 학습 데이터가 저장된 파일 이름을 입력합니다.
- max_epochs: 최대 학습 에폭 수를 입력합니다.
- learning_rate: 학습률을 입력합니다.
- mutation_rate:_MUTATION_RATE를 입력합니다.

3. fann_train_on_file 함수를 사용하여 모델을 학습시킨 후, 모델의 성능을 평가하는 방법을 설명드리겠습니다.
- 모델의 성능을 평가하기 위해서는 테스트 데이터가 필요합니다. 테스트 데이터를 text 파일로 저장하고, fann_load 함수를 사용하여 모델을 로드한 후, fann_run_data 함수를 사용하여 테스트 데이터를 입력하여 모델의 출력을 얻습니다.
- 모델의 출력과 실제 출력을 비교하여 오차를 계산합니다. 오차를 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱 오차(MSE), R제곱(R^2) 등이 있습니다.

2025-05-10 06:11

<br /> <br /> 1. fann_train_on_file 함수를 사용하기 위한 준비 과정을 설명드리겠습니다. <br /> - fann2 라이브러리를 설치해야 합니다. pip install fann2<br /> - 학습 데이터를 text 파일로 저장해야 합니다. 예를 들어, train_data.txt 파일에 학습 데이터를 저장합니다.<br /> - 학습 데이터는 input과 target으로 나누어져야 합니다. 예를 들어, input은 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10이고, target은 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0입니다.<br /> <br /> 2. fann_train_on_file 함수의 인자를 설명드리겠습니다. <br /> - model: 학습할 모델을 입력합니다.<br /> - filename: 학습 데이터가 저장된 파일 이름을 입력합니다.<br /> - max_epochs: 최대 학습 에폭 수를 입력합니다.<br /> - learning_rate: 학습률을 입력합니다.<br /> - mutation_rate:_MUTATION_RATE를 입력합니다.<br /> <br /> 3. fann_train_on_file 함수를 사용하여 모델을 학습시킨 후, 모델의 성능을 평가하는 방법을 설명드리겠습니다. <br /> - 모델의 성능을 평가하기 위해서는 테스트 데이터가 필요합니다. 테스트 데이터를 text 파일로 저장하고, fann_load 함수를 사용하여 모델을 로드한 후, fann_run_data 함수를 사용하여 테스트 데이터를 입력하여 모델의 출력을 얻습니다. <br /> - 모델의 출력과 실제 출력을 비교하여 오차를 계산합니다. 오차를 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱 오차(MSE), R제곱(R^2) 등이 있습니다.