BP网络底层程序，求高手解答~~~~~

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网络结构神经元数为输入：1，隐1层：1，隐二层：2，输出：1
( P- q0 O% Y+ L" R求高手解答！！！
我单步执行的结果是第一隐层输出饱和了。因为是为了后面的程序做准备，所以不想归一化。用工具箱的话是可以实现的。
但是从底层编的话该怎么改呢？望高手解答！心里那个急啊~~~~~~
5 h$ \1 H. h1 l! {clc
" L- l, n& Z$ b; nclear
6 P$ _' s  [- H+ T- |/ l4 lk=[1,2,3,4,5];%输入
2 p8 E! A1 b; |- cfor i=1:length(k)
    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
3 ~6 x! C- r+ l" t! M$ |end
) F  `% Z5 q. z' Perror_goal=0.01;%目标误差
max_epoch=200;%最大训练次数
+ y8 U2 L( b1 h* ilr=0.5;%学习速率
%% 权值阀值初始化
5 B: q. x. R$ Z4 a( [4 p5 BE=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵，便于查看误差
. n# r  U: L0 s1 _: WW11=rands(1);%权值初始化
W2=rands(2,1);
+ o0 s. U% Y5 `[W3,theta]=rands(1,2)
: x; e) E; _- n2 @4 u% s4 _W21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;
1 o% g# B6 V- |4 a% W  @6 Q3 h    DW110=0;
$ r" U) }! u) Y4 d    DW210=0;
) K3 r/ ~5 |) P4 l) c2 ~( S6 s8 m    DW220=0;
    DW310=0;
9 G  e$ K; C' B2 t    DW320=0;
9 s0 o8 w: R3 D+ ?$ h* d' t( B    Dtheta0=0;
    mc=0.5;
%% 循环迭代
7 M+ |3 ~. ^2 U& P for j=1:max_epoch
    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
+ V% E& c0 V" I" [8 M$ m' o. ]for i=1:length(k)
- W3 j2 ]; S, O4 E) R$ F  P1 u   
4 F3 G0 y+ O9 ~; I" [   %% 网络输出计算
. z4 l! _: b3 E7 i0 `2 \2 o  N, |    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)))   %LB层输出 sigmod函数
( p5 W5 f* K; w0 G# d( A    LC1=LB*W21          %LC层输出 线性函数
  M* V2 X; G- B+ A4 A    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
    ym=LD-theta   %网络输出值
' H6 i( \2 f) i/ [* W/ L& U" [        
% `7 T3 }9 F0 C  W% I' ^0 [   
    %% 权值修正
0 S/ O5 E! ^; [5 V! I# h    error=T(i)-ym  %计算误差
8 a# E9 `0 L1 q' k2 @' ?8 q    E(i,j)=error;    %误差统计  
  F5 s/ \8 _8 W6 V2 k$ i6 q    delta3=error
    delta21=error*W31
/ ]/ C; d4 i9 j2 b/ g; H! o    delta22=error*W32
    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
* q6 R: i+ q  q3 q" w( x- O+ n    %修改权值
    DW11=lr*delta1*k(i)
2 q- x' t: I! H+ N& U    DW21=lr*delta21*LB
    DW22=lr*delta22*LB
    DW31=lr*delta3*LC1
    DW32=lr*delta3*LC2
    Dtheta=lr*delta3;
    W11=W11+DW11+mc*DW110
    W21=W21+DW21+mc*DW210
/ f, w) d( B/ z$ k    W22=W22+DW22+mc*DW220
) |: e: |6 S1 R$ X    W31=W31+DW31+mc*DW310
& [6 Z. C6 `. [5 m& q) Q: g  H7 p    W32=W32+DW32+mc*DW320
    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
* N3 R7 ]$ q( m9 S) ]- K+ i    DW110=DW11
    DW210=DW21
    DW220=DW22
    DW310=DW31
    DW320=DW32
$ e( e& ^: Q+ @    Dtheta0=Dtheta
& @0 N4 Y8 P2 zend
if sumsqr(E(:,j))<error_goal
    disp('good')
  O) n0 \. C9 ~: P/ }    x=input('x=')
5 X/ I1 b# u/ G1 [# C; |, w    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
4 Z9 X. W; M" U9 z9 [8 p    LC1=LB*W21;           %LC层输出
    LC2=LB*W22;    %LC层输出
   
: H) i" j* o: u2 J' K. I/ s# J" e    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出
    ym=LD-theta %网络输出值
2 C8 c3 A& @! N& A7 A3 j1 vbreak;
end
. ]2 I- L% S7 V/ q' Yend  
; r6 o" N7 {) [. jYY=0;
    for i=1:length(k)
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
! Y+ o& e; i6 u# m$ Z" D6 I    LC2=LB*W22;    %LC层输出
    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
) G6 Z4 \# s6 Q0 c    ym=LD-theta;   %网络输出值
" V5 Y" F7 ]1 w$ y% a4 Q    YY=[YY,ym];
   
& J, l% J6 P$ c0 j  J# v. ~3 @    end
: X. K% j8 g* q9 m5 \9 A     YY=YY(2:end);
    YY
7 z$ Y) N2 |" E- W/ \3 x

杨帆

既然你诚信诚意的推荐了，那我就勉为其难的听听吧！
% ^, e" e: B9 c2 j8 m7 f数学中国社区分享快乐！
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