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
5 C% U! V4 Y0 D7 P6 l$ U求高手解答！！！
2 R! K  ]" n( \6 j+ ]) [6 }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~~~~~~
clc
$ ^; }7 Z$ [: ]' Zclear
* U% r3 ^9 E. @9 `; }k=[1,2,3,4,5];%输入
for i=1:length(k)
' H/ _1 }% A9 \6 k& i7 b    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
end
5 l2 X* V4 y2 V; O, X" t9 Rerror_goal=0.01;%目标误差
8 m" k3 i/ _4 D% W  `+ t+ w) L/ l; Rmax_epoch=200;%最大训练次数
/ C& r* _( P" y! V5 q5 p. X2 hlr=0.5;%学习速率
%% 权值阀值初始化
( Y0 B* J. X$ C. r7 AE=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵，便于查看误差
1 z( w1 |5 j6 X, F2 J+ ]% fW11=rands(1);%权值初始化
W2=rands(2,1);
[W3,theta]=rands(1,2)
W21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;
    DW110=0;
    DW210=0;
    DW220=0;
    DW310=0;
; K# U4 E; F7 u8 r    DW320=0;
, X5 ~! `$ L8 S    Dtheta0=0;
6 c, [! }% _1 e* Y5 p% \* a, ~    mc=0.5;
%% 循环迭代
for j=1:max_epoch
  q. U0 e7 Y- R7 w    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
! K9 A# [7 a! U$ l1 }, t" mfor i=1:length(k)
   
   %% 网络输出计算
" [" U/ v6 ]( y. a( n$ K( J    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)))   %LB层输出 sigmod函数
7 o2 U8 Z* M  S& x$ B    LC1=LB*W21          %LC层输出 线性函数
    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
! S. ^2 f* I! \0 b7 y% _  v  ~    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
* Z8 _. J4 Q0 I$ o( ^    ym=LD-theta   %网络输出值
        
6 w5 ^2 s# v9 q+ X* y; v9 o, S  P: B; z   
    %% 权值修正
; r; I) R! T( e4 v. P) A4 P    error=T(i)-ym  %计算误差
" M/ `! W- E0 [2 f* d    E(i,j)=error;    %误差统计  
4 l; _  T1 A9 ?; A# P3 U6 l( l0 M    delta3=error
    delta21=error*W31
2 k( d+ H. B8 k0 x. T) c6 n    delta22=error*W32
    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
' y8 w1 J$ L7 J- R" k3 ]    %修改权值
+ K" ]# j. O3 ]$ p2 B+ c    DW11=lr*delta1*k(i)
    DW21=lr*delta21*LB
5 q4 ^; f, u" E* c    DW22=lr*delta22*LB
    DW31=lr*delta3*LC1
    DW32=lr*delta3*LC2
# a- o& r+ i& l# E6 T# r    Dtheta=lr*delta3;
    W11=W11+DW11+mc*DW110
    W21=W21+DW21+mc*DW210
) ~. y& ]# G0 ]    W22=W22+DW22+mc*DW220
    W31=W31+DW31+mc*DW310
! l0 r  K  J5 d- H$ q4 C6 N    W32=W32+DW32+mc*DW320
- b% p$ G+ u1 r, q6 @    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
    DW110=DW11
    DW210=DW21
9 P- I* @" ?, j2 j0 Z' a    DW220=DW22
    DW310=DW31
  q" o% j7 j2 _    DW320=DW32
    Dtheta0=Dtheta
end
' \6 D) R! d7 p# T0 T& Wif sumsqr(E(:,j))<error_goal
! D! \  K8 X$ z8 i4 O" |1 j    disp('good')
) k% E6 D2 E# i  M0 d    x=input('x=')
    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
    LC2=LB*W22;    %LC层输出
   
5 W! z. Z9 D( v1 V+ R    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出
( A3 t; c! [# y. L0 j$ j+ H7 v    ym=LD-theta %网络输出值
) O2 i( S+ L) b0 Dbreak;
2 v6 s' K$ Y; M1 {* iend
* W0 a' j6 i9 f4 dend  
YY=0;
    for i=1:length(k)
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
5 q8 \$ }& O! @    LC2=LB*W22;    %LC层输出
    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
    ym=LD-theta;   %网络输出值
' h3 a/ g# |4 I) b# F* k8 o  E    YY=[YY,ym];
   
    end
     YY=YY(2:end);
( p3 K3 C& ?- w9 P* C- ^$ o    YY

  K2 _, h# L5 W

杨帆

既然你诚信诚意的推荐了，那我就勉为其难的听听吧！
( x6 J5 R" G: ~. y) z数学中国社区分享快乐！
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