BP网络底层程序，求高手解答~~~~~

yqxxqy

网络结构神经元数为输入：1，隐1层：1，隐二层：2，输出：1
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。
5 z, I( S6 S6 e* W+ w但是从底层编的话该怎么改呢？望高手解答！心里那个急啊~~~~~~
4 x; ]9 e' @6 v9 b  Vclc
2 a6 q! n/ o% C! g9 I7 ]clear
$ y( S; h+ ?% _) c4 o+ }* ^k=[1,2,3,4,5];%输入
  K, F3 z1 `# Vfor i=1:length(k)
    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
# y( H! D! `5 V  h% kend
error_goal=0.01;%目标误差
4 r3 B9 D9 Z8 U: {max_epoch=200;%最大训练次数
lr=0.5;%学习速率
%% 权值阀值初始化
, z& J" e# ]! ~5 z9 k# BE=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵，便于查看误差
W11=rands(1);%权值初始化
, P- q& N* V: p  ?; y! s& S9 A5 tW2=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;
  n2 h, u5 k2 Q    DW110=0;
) S3 l8 X4 h$ U7 M0 x# D    DW210=0;
    DW220=0;
    DW310=0;
    DW320=0;
/ q) \3 A# L5 K/ j% n2 x. u3 o$ p    Dtheta0=0;
* S4 i7 \  j) N; Y' j    mc=0.5;
%% 循环迭代
( K  u1 z6 d- b# K for j=1:max_epoch
$ D" b+ E7 M3 g9 u7 q    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
- h9 X; o% o, g5 Afor i=1:length(k)
   
   %% 网络输出计算
+ F! Q" t+ g1 g9 \' [/ j# U    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)))   %LB层输出 sigmod函数
    LC1=LB*W21          %LC层输出 线性函数
1 `9 |; o) I+ B    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
- f3 a8 f$ e% \# O% E0 }    ym=LD-theta   %网络输出值
        
   
    %% 权值修正
# v5 j1 p- Y: l9 f% Z    error=T(i)-ym  %计算误差
) G; C( R! l7 d" d    E(i,j)=error;    %误差统计  
( i, Q+ _- `- z3 I    delta3=error
4 @# u7 x% \( l: b! z9 T1 _    delta21=error*W31
    delta22=error*W32
2 E& p; q" `/ |7 f    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
    %修改权值
    DW11=lr*delta1*k(i)
& j5 i! L) e1 K! A2 n6 V    DW21=lr*delta21*LB
    DW22=lr*delta22*LB
9 I: o9 Q! J6 @- x3 B    DW31=lr*delta3*LC1
; t+ U* h2 I7 f  o* p    DW32=lr*delta3*LC2
    Dtheta=lr*delta3;
    W11=W11+DW11+mc*DW110
    W21=W21+DW21+mc*DW210
, M/ G+ G! Q+ |0 E9 }. Q; M    W22=W22+DW22+mc*DW220
    W31=W31+DW31+mc*DW310
; x1 z8 E  o8 G& q, r; Q  z  }    W32=W32+DW32+mc*DW320
    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
    DW110=DW11
    DW210=DW21
    DW220=DW22
    DW310=DW31
    DW320=DW32
    Dtheta0=Dtheta
$ x- d: v+ X; u' C+ r- rend
if sumsqr(E(:,j))<error_goal
    disp('good')
    x=input('x=')
: R% _" R. D, x    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
# r, ?' Q& S+ n$ e& u    LC2=LB*W22;    %LC层输出
% `2 W0 U6 g4 O2 H' K) z8 l5 p; F   
/ w4 U* u% _9 ~    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出
    ym=LD-theta %网络输出值
break;
end
, r5 Q( u0 p/ V! C/ \! wend  
, D' P3 S1 t# W, y) cYY=0;
    for i=1:length(k)
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
    LC2=LB*W22;    %LC层输出
    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
    ym=LD-theta;   %网络输出值
    YY=[YY,ym];
   
    end
     YY=YY(2:end);
! j& o1 ~( d9 `- B8 @    YY

/ @( {. }& i' \) I6 U7 H7 F

杨帆

既然你诚信诚意的推荐了，那我就勉为其难的听听吧！
数学中国社区分享快乐！