[问题求助] c语言实现BP神经网络算法

[复制链接]

字体大小: 正常放大

syj52417

1 主题	8 听众	2 积分

升级 40%

该用户从未签到

自我介绍: 程序猿

电梯直达

1^#

发表于 2015-4-24 18:21 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

利用BP网络训练加法，代码如下，我是按照书上的公式敲的代码。对于最终的实验结果，有的结果还行，有的结果误差太多了，有人能帮我看看怎么回事吗？万分感谢！
ps：不要吐槽语言。我知道这是c c++杂交体。

#include <stdio.h>, Y# q0 J* e) C0 e3 L
#include <time.h>- Y9 b4 ^4 n7 i/ d2 [. T
#include <math.h>
) ~/ ^1 p7 K+ v( S7 c& l i: O\" `#include <stdlib.h>
# p( C1 e8 C; o8 |#include <iostream>
3 _ i3 O. \# E% C. ^: Zusing namespace std;
+ ~6 b; R5 }, y) U#define DATA 800
. L2 V* I+ [- c9 Y( W( a' j, D#define IN 2
% B: o# q# Z: y* A#define OUT 1* C h. V6 Q0 W) M- u6 I
#define NEURON 45
I% |4 ]' a6 E7 ?3 X; B#define TRAINC 200009 [1 E1 G+ U% w0 v
' T; a1 M! h7 F2 U1 y' K
double Fx(double x)! M: ?, @0 p& k ^% N/ d. ?# o
{) Q8 A9 h' W) ]2 f
return 1 / (1 + exp(-1 * x));% ~' t1 Z; n$ t& _( C% K7 c# k; ~
}
; Q9 Z6 o- ]/ ]; }//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
* k: I2 Z1 H1 Q: Q5 P4 L6 ]0 v//样本输入3 I1 @. g; ]4 P' W' \
double La[DATA][IN];! s0 F, U; }9 W2 [: }$ s3 O+ d- ?
//样本输出
- C6 e% \$ @: L; w' ydouble Lc[DATA][OUT];2 m$ n8 ^' ]- t+ c5 i
//La->Lb权重
2 i, k, X, T: o5 K( B1 D0 ldouble Wab[NEURON][IN];/ U0 Y! k4 v3 i* ^- T7 ]3 z3 f3 L
//Lb->Lc权重( f* I) e. H8 I, o) R
double Wbc[OUT][NEURON];
Q0 z4 \8 R1 I: u- l0 f//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...0 P8 Q) k\" K# A7 K3 k; u( ?\" j
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
. p7 B9 i1 R9 [; k1 ~//Lb层输出
* c% I2 E3 U$ Gdouble LbOut[NEURON];* d7 n+ p4 M2 ~\" ^% }
//Lc层输出/ K6 I/ a\" b Q( C9 e* J9 Q
double LcOut[OUT];
) k' H/ h2 M9 L# K2 y
- d% R! m! R8 S% x. a( |5 S; _\" F//Lc层单元的一般化误差% ^9 I* ^) E& M
double Dc[OUT];
& }6 H* P5 G' v, I6 e! f# \# Q//Lb层单元的一般化误差+ I% V$ j% o B) ^
double Db[NEURON];
8 k) T* o, E. K) { ; ?. I- T& V0 A# ~: V6 H5 c
//设置样本数据
' r6 F* |0 r$ y0 T% w8 d7 \$ lvoid setSample()+ W* T8 h, r7 H& W& F. N* F \; z
{
2 a3 S9 |# u* V! }5 N$ Q7 @+ w srand((unsigned)time(NULL));
& p( k5 ]' S6 Y1 o. F: g int i, j;
6 R- N) \, {4 N/ B. ^5 a1 g for (i = 0; i < DATA; i++)( C) m5 j: p& T( Q1 ]! c0 h
{
4 y( g+ s$ {; i2 N for (j = 0; j < IN; j++)
+ K8 w% s: |0 E' H2 t {
V: \3 P& j; i\" B: ]3 M6 e La[j] = rand() % 1000 / 10.0;1 h\" N) h+ ~\" Q* U5 }3 B
}
/ z- X3 [' W9 ]$ p& d5 ]5 } ' L9 K0 c% o: J
for (j = 0; j < OUT; j++)3 \\" Y) b6 ]; s! `* q4 R8 \
Lc[j] = La[0] + La[1];5 U- c\" v) T, X' L, c& ]% G
}. k3 O5 d8 _1 V% W$ F* {
} e3 u4 Z3 s3 |4 D3 J9 l* D+ k# F, R
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
- p\" {9 Y; W( j4 Avoid initNet()
2 a3 t: m4 J5 _ z/ o9 p$ Y2 n{$ x! e* V! W9 Q. f! F0 Q
srand((unsigned)time(NULL));! t8 k% H$ j& X
//两部分的权值设置随机值【-1,1】4 Y$ ? T4 f( U: R1 i' l; F
int i, j;
1 c7 c0 ?' |5 U1 a8 A+ L6 p; ~* w for (i = 0; i < NEURON; i++)7 K5 I( [ b& c' H' F8 `
for (j = 0; j < IN; j++)
1 N7 z5 h! |6 }- `. _) G {4 p+ ~& N; y* r V7 o6 p& h
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;+ P0 \' t1 e) P\" t, e& X\" m6 H
Wab[j] /= 20;
) @$ V$ i( f2 B; v }
. t* K) m2 L) P8 I* @5 b , O& o6 i/ C% a
for (i = 0; i < OUT; i++)5 m- O; k. X\" b/ ` o/ S, n) n7 |$ B
for (j = 0; j < NEURON; j++)- r% o! r. `% d. _) s# A
{# ]& w. d9 S4 f$ c5 I# i
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;7 W. ]; r; B% ]3 H3 T$ Y
Wbc[j] /= 20;( z4 @, H( X, ^ N) c
}
; `( X- z9 s# q7 }0 T. `
7 i0 D! L) u9 U2 C+ p3 x% H //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
1 e5 W9 P) s7 l7 L\" Y for (i = 0; i < IN; i++)
$ _ ~: T1 d( u\" E5 v {
# o; l% y$ x9 b) ?
( d% R& ~; c% G; j, M7 }( t MinIn = MaxIn = La[0];
. h. [1 G! |\" G. G% S- p for (j = 0; j < DATA; j++)
0 |2 C( s& j5 Q$ h1 P% n {
* \' l* E6 c5 b if (MinIn > La[j])6 @' ~- i9 s4 v2 `
MinIn = La[j];1 Q# U7 i, B) {% t: v$ ^3 T
if (MaxIn < La[j])+ A- A5 K; Z. E( Z9 [
MaxIn = La[j];( Y4 }' ? G0 f
}
% t9 A9 ^6 q/ l, s$ {$ }* | 3 B3 @7 L$ |2 C8 H
5 M\" \$ B/ E( B) j }
+ M/ K2 q4 R4 C: U. E
- l8 H\" R6 x L: R$ \ for (i = 0; i < OUT; i++)7 c1 b2 s4 {$ B$ w4 E7 F
{
/ b\" f, Q0 L0 Q* e7 W5 `, S/ l. ?
! u. L; N; w. E: E9 x% f0 ~ MinOut = MaxOut = Lc[0];
% z8 x; x2 l& \\" b0 M for (j = 0; j < DATA; j++)) }. i\" q$ R7 x( ?7 C
{
) z0 v* T6 F, H if (MinOut > Lc[j])$ [4 ^, {# b! p8 Q; ]2 T) q8 K
MinOut = Lc[j];
5 e+ D1 d& b- O0 R( S if (MaxOut < Lc[j]), O! z% `6 o) J
MaxOut = Lc[j];\" t2 n' _+ I$ C
} D5 h: L# J% j
- ]5 q' I e( e1 s' V1 d' Y q* `
} [1 |$ M1 s' a) `
9 m- c) f+ ?: |# Z* B
//归一化' w# C5 r; _4 T. E8 y
for (i = 0; i < IN; i++)
# I2 |+ i3 f, L! J& R6 u1 U$ n for (j = 0; j < DATA; j++)
$ a% a, O8 V1 R& ^+ M4 P La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
& _/ O8 m9 o ^ i3 w, |/ o- c ) v3 }2 i9 N9 n: A; P' j! D
( E2 A2 o* y3 S* V
for (i = 0; i < OUT; i++)- S% f8 O1 n8 c- ]
for (j = 0; j < DATA; j++)( b3 S R\" @- s! \% D9 L) W
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);# Z/ [( Y& H$ U( z! V- p. ^0 i% k
. N; J, h& G- F. A
2 L\" r6 \+ e: {5 r9 x! @\" n * i3 i, c\" x7 h
}# p+ ^- Q$ m7 ?
void getActiveVal(int dataIndex)
; v9 Y, ]1 _4 Y$ F4 S\" d{ x1 `' ~4 S l; }3 H% i
int i, j;
, d, o0 h' w g; a7 ~0 L* ^ double sum;1 z: t4 Q, A\" Q% Z: v! V
for (i = 0; i < NEURON; i++)6 s: t0 k) v3 a, g\" V
{
7 h% x' O: o ]: i5 Y: Q- T sum = 0;
' Q' G, f+ E4 J for (j = 0; j < IN; j++)
9 O1 }$ P+ @/ }: F$ ~ sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
$ w2 K5 B0 M1 Y- C% v# x $ ]! x$ o& U5 @( C- Y; z& M
LbOut = Fx(sum);
a: S' Q& @0 m; f {
: l# K7 C3 E( g( a }. D5 G' N* s: }9 V
* u2 o0 f3 R; _. i+ g3 _& L2 a( D for (i = 0; i < OUT; i++)
\" t* B+ f' x( h8 m$ i {# Q2 F# A1 G4 _; O; g
sum = 0;0 b3 y' U9 ~$ ?8 l* i, ]
for (j = 0; j < NEURON; j++): U0 F; t& n) `. w# Q4 `+ R' c) c
sum += Wbc[j] * LbOut[j];$ k6 l5 G' d7 C; U\" r7 l\" u P
4 _' o4 Z0 q2 O2 S
LcOut = Fx(sum);, ~/ C- |& S4 Z9 S* O0 Q
}& Q0 b& s. J& m% _2 x
}
0 o/ Q\" Z2 `) G6 t4 _void backUp(int dataIndex)
/ d, a! c% f* H$ w# P9 ?{, C+ z! G! v7 M' _+ o2 b7 M4 N\" Z
int i, j;
+ h: {$ M\" P# f8 Z6 ?# S double sum = 0;' S8 D9 Q( A6 ~! b+ M
//Lc层单元的一般化误差
2 p5 h0 x& v6 `9 o& A; C/ O9 i for (i = 0; i < OUT; i++)! X9 t/ r- k% N7 n. a4 N, S/ i
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
4 X# p+ F. q) L% B/ k h. C) y5 C; T
4 l( ^9 [7 B/ Z( [0 G1 i //Lb层单元的一般化误差
& u0 \7 \9 q! T- l$ E for (i = 0; i < NEURON; i++)# T' {# f) u! c: p1 `* D6 Q8 S
{. L3 B' A9 C/ C9 t, \% S
sum = 0;* U; e- u) l* u+ \( F, A m
for (j = 0; j < OUT; j++)9 W9 _) Z$ e( M% d! B5 X
{
/ [+ R4 O6 _/ X: B& c) h- v- ] sum += Wbc[j] * Dc[j];6 A( d8 x, D0 {( H) t\" P: e) M
}
! d0 }. E* W7 m3 e. {/ P Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;4 ?: f. H. X\" s# O, b) z% S
}' Q, U2 D6 u9 {9 g+ s' \
3 O H& {, d\" q4 f4 f# [
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;\" g% |0 b) `8 G2 l) q0 V
8 z! K( g8 _! I! z, n0 c9 r9 @ for (i = 0; i < OUT; i++)
. m1 T$ W/ s9 A, D+ w\" {- [ for (j = 0; j < NEURON; j++)0 v* Z+ `: u6 q* Z* k6 ?& P* C5 k
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;3 d\" F4 [! m! e2 R; o1 C
6 h+ `( V% \) f for (i = 0; i < NEURON; i++)
% _( d3 ~; B/ r# o/ q, r\" l. R for (j = 0; j < IN; j++)2 G6 k0 O: e$ v# q9 ^* k+ ~
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
) m0 \, L0 f* n/ U 8 y+ y5 _: N/ e+ b/ A/ ?
1 l/ Q' v\" k: |: ]9 O
: L8 Z\" \\" i& U* d}1 o( D- m\" y% M5 _5 @: |5 {4 L
6 }6 w% j s# v3 f R; Pdouble result(double d1, double d2)
6 E1 W2 w- }8 ]1 {9 @2 a; K{
% v( U0 D2 w7 ]4 p+ A int i, j;. X& F\" C) z8 p4 I, f
double sum;
2 { o; @ |6 ]$ C# I( U d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
- |8 ~+ I0 e8 U. c8 j d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);' I\" O7 _\" ]6 m2 c3 c# E0 \, x2 Z- O
: G1 x+ }5 T- L0 L4 _, W; X4 Q
for (i = 0; i < NEURON; i++)
' s, C2 B ?, U) K# ]: i/ Y {4 R( H/ {( a2 ?. b$ e4 }
sum = 0; + S- \0 }0 |3 k& J, Q8 z% K. @
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
# |% Q& d6 v* l) \ LbOut= Fx(sum);4 d9 z/ N9 ^; b$ {
}
3 u\" Z! f% \0 Z) P- e) N# K & t2 g. ?& Z2 O0 m6 A, G2 |2 t
sum = 0;
! M$ X\" N% |7 |% h for (j = 0; j < NEURON; j++)* ^2 Q( A! K. J6 @3 s8 V
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];. Y0 ~( L- b' S7 _# t
4 H* [+ o& X' b' L! G LcOut[0] = Fx(sum);
0 [: E2 C* x0 \2 M2 a
; T. G! b/ H# N/ `) O/ q return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
. n, h7 t\" J- \8 K9 I. g: i2 x7 {$ s w\" j* R' o7 z$ j
+ W! @8 T/ S q8 J8 G( C
}0 q/ U, j! u& w0 D- [: L3 _! V
void train()
: W' `4 y3 C# q0 r# o{
# a1 }9 f6 L2 G3 M+ t# p! { int i, j, no = 0;9 \* l' w4 g$ f( }/ D
double e = 0;% w. R) E- S4 x7 z% B% `9 t
do{
5 m8 O% Q( L+ ?0 ], V/ @0 T/ P) E2 _0 h e = 0;
2 G\" i% |+ L {$ I) v3 q @ for (i = 0; i < DATA; i++)& T+ B2 Z T- }( h& M
{) r( {' H( D/ G\" N+ Q9 a
getActiveVal(i);
1 e9 D5 n. M- a& E6 [0 S K$ G backUp(i);
% N3 F4 o% @' ]! O0 t/ z e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);; ] A1 Q k m& }* n' H0 K% {
}& a- Q) J! l9 _
) i! [( T: T9 _% a6 G4 A7 X% }
cout << no << " " << e << endl;/ Q& E- Q; q' R
no++;
7 Q& T- i0 \0 ?3 t/ q/ y } while (no < 1000);6 n2 d+ u x+ | ]8 ^) i6 g
7 e) p9 }+ M2 b1 Q+ M; d
- |# d7 Y0 b4 R0 y. W- q
}
5 u0 j. }; M8 j: e/ | / r! @9 j( I\" S; Q
void main(int argc, char const *argv[])) }6 D( H: d% j% H+ z# x
{1 X\" [7 v, p0 M/ f/ S U v4 R
6 P9 @/ U1 ~' g
setSample();
: u6 F* J; F: D- y8 g* Z initNet();
; B2 Q! R7 y* f4 B. n- X train();) A\" n# I: F! H
double a, b;) k9 @9 U# w% G\" u
while (1)
7 A2 R- ]& [0 } {5 r1 V7 J8 h6 y
cout << "print two numbers" << endl;6 A( z: x, L. f& N. J$ m' f( a
cin >> a >> b;
2 K/ m4 q* a+ | cout << "result:" << result(a, b) << endl;
; J! N, [! C8 }5 i8 R }6 N# ?3 M2 p2 O: j% S) V9 a
- K. M ^$ ^' b8 i. D
8 R7 g5 K0 `, Z' S* {( Z
}

#include <stdio.h>, Y# q0 J* e) C0 e3 L 
#include <time.h>- Y9 b4 ^4 n7 i/ d2 [. T 
#include <math.h> 
) ~/ ^1 p7 K+ v( S7 c& l  i: O\" `#include <stdlib.h> 
# p( C1 e8 C; o8 |#include <iostream> 
3 _  i3 O. \# E% C. ^: Zusing namespace std; 
+ ~6 b; R5 }, y) U#define DATA  800 
. L2 V* I+ [- c9 Y( W( a' j, D#define IN 2 
% B: o# q# Z: y* A#define OUT 1* C  h. V6 Q0 W) M- u6 I 
#define NEURON 45 
  I% |4 ]' a6 E7 ?3 X; B#define TRAINC 200009 [1 E1 G+ U% w0 v 
 ' T; a1 M! h7 F2 U1 y' K 
double Fx(double x)! M: ?, @0 p& k  ^% N/ d. ?# o 
{) Q8 A9 h' W) ]2 f 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));% ~' t1 Z; n$ t& _( C% K7 c# k; ~ 
} 
; Q9 Z6 o- ]/ ]; }//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
* k: I2 Z1 H1 Q: Q5 P4 L6 ]0 v//样本输入3 I1 @. g; ]4 P' W' \ 
double La[DATA][IN];! s0 F, U; }9 W2 [: }$ s3 O+ d- ? 
//样本输出 
- C6 e% \$ @: L; w' ydouble Lc[DATA][OUT];2 m$ n8 ^' ]- t+ c5 i 
//La->Lb权重 
2 i, k, X, T: o5 K( B1 D0 ldouble Wab[NEURON][IN];/ U0 Y! k4 v3 i* ^- T7 ]3 z3 f3 L 
//Lb->Lc权重( f* I) e. H8 I, o) R 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
  Q0 z4 \8 R1 I: u- l0 f//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...0 P8 Q) k\" K# A7 K3 k; u( ?\" j 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
! Q' X( P- @7 K) z: _8 O* r: b( {5 r2 N: c 
. p7 B9 i1 R9 [; k1 ~//Lb层输出 
* c% I2 E3 U$ Gdouble LbOut[NEURON];* d7 n+ p4 M2 ~\" ^% } 
//Lc层输出/ K6 I/ a\" b  Q( C9 e* J9 Q 
double LcOut[OUT]; 
) k' H/ h2 M9 L# K2 y 
- d% R! m! R8 S% x. a( |5 S; _\" F//Lc层单元的一般化误差% ^9 I* ^) E& M 
double Dc[OUT]; 
& }6 H* P5 G' v, I6 e! f# \# Q//Lb层单元的一般化误差+ I% V$ j% o  B) ^ 
double Db[NEURON]; 
8 k) T* o, E. K) { ; ?. I- T& V0 A# ~: V6 H5 c 
//设置样本数据 
' r6 F* |0 r$ y0 T% w8 d7 \$ lvoid setSample()+ W* T8 h, r7 H& W& F. N* F  \; z 
{ 
2 a3 S9 |# u* V! }5 N$ Q7 @+ w    srand((unsigned)time(NULL)); 
& p( k5 ]' S6 Y1 o. F: g    int i, j; 
6 R- N) \, {4 N/ B. ^5 a1 g    for (i = 0; i < DATA; i++)( C) m5 j: p& T( Q1 ]! c0 h 
    { 
4 y( g+ s$ {; i2 N        for (j = 0; j < IN; j++) 
+ K8 w% s: |0 E' H2 t        { 
  V: \3 P& j; i\" B: ]3 M6 e            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;1 h\" N) h+ ~\" Q* U5 }3 B 
        } 
/ z- X3 [' W9 ]$ p& d5 ]5 } ' L9 K0 c% o: J 
        for (j = 0; j < OUT; j++)3 \\" Y) b6 ]; s! `* q4 R8 \ 
            Lc[j] = La[0] + La[1];5 U- c\" v) T, X' L, c& ]% G 
    }. k3 O5 d8 _1 V% W$ F* { 
}  e3 u4 Z3 s3 |4 D3 J9 l* D+ k# F, R 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
- p\" {9 Y; W( j4 Avoid initNet() 
2 a3 t: m4 J5 _  z/ o9 p$ Y2 n{$ x! e* V! W9 Q. f! F0 Q 
    srand((unsigned)time(NULL));! t8 k% H$ j& X 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】4 Y$ ?  T4 f( U: R1 i' l; F 
    int i, j; 
1 c7 c0 ?' |5 U1 a8 A+ L6 p; ~* w    for (i = 0; i < NEURON; i++)7 K5 I( [  b& c' H' F8 ` 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
1 N7 z5 h! |6 }- `. _) G        {4 p+ ~& N; y* r  V7 o6 p& h 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;+ P0 \' t1 e) P\" t, e& X\" m6 H 
            Wab[j] /= 20; 
) @$ V$ i( f2 B; v        } 
. t* K) m2 L) P8 I* @5 b , O& o6 i/ C% a 
    for (i = 0; i < OUT; i++)5 m- O; k. X\" b/ `  o/ S, n) n7 |$ B 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)- r% o! r. `% d. _) s# A 
        {# ]& w. d9 S4 f$ c5 I# i 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;7 W. ]; r; B% ]3 H3 T$ Y 
            Wbc[j] /= 20;( z4 @, H( X, ^  N) c 
        } 
; `( X- z9 s# q7 }0 T. `      
7 i0 D! L) u9 U2 C+ p3 x% H    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
1 e5 W9 P) s7 l7 L\" Y    for (i = 0; i < IN; i++) 
$ _  ~: T1 d( u\" E5 v    { 
# o; l% y$ x9 b) ?          
( d% R& ~; c% G; j, M7 }( t        MinIn = MaxIn = La[0]; 
. h. [1 G! |\" G. G% S- p        for (j = 0; j < DATA; j++) 
0 |2 C( s& j5 Q$ h1 P% n        { 
* \' l* E6 c5 b            if (MinIn > La[j])6 @' ~- i9 s4 v2 ` 
                MinIn = La[j];1 Q# U7 i, B) {% t: v$ ^3 T 
            if (MaxIn < La[j])+ A- A5 K; Z. E( Z9 [ 
                MaxIn = La[j];( Y4 }' ?  G0 f 
        } 
% t9 A9 ^6 q/ l, s$ {$ }* |     3 B3 @7 L$ |2 C8 H 
          
5 M\" \$ B/ E( B) j    } 
+ M/ K2 q4 R4 C: U. E 
- l8 H\" R6 x  L: R$ \    for (i = 0; i < OUT; i++)7 c1 b2 s4 {$ B$ w4 E7 F 
    { 
/ b\" f, Q0 L0 Q* e7 W5 `, S/ l. ?          
! u. L; N; w. E: E9 x% f0 ~        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
% z8 x; x2 l& \\" b0 M        for (j = 0; j < DATA; j++)) }. i\" q$ R7 x( ?7 C 
        { 
) z0 v* T6 F, H            if (MinOut > Lc[j])$ [4 ^, {# b! p8 Q; ]2 T) q8 K 
                MinOut = Lc[j]; 
5 e+ D1 d& b- O0 R( S            if (MaxOut < Lc[j]), O! z% `6 o) J 
                MaxOut = Lc[j];\" t2 n' _+ I$ C 
        }  D5 h: L# J% j 
 - ]5 q' I  e( e1 s' V1 d' Y  q* ` 
    }  [1 |$ M1 s' a) ` 
 9 m- c) f+ ?: |# Z* B 
    //归一化' w# C5 r; _4 T. E8 y 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
# I2 |+ i3 f, L! J& R6 u1 U$ n        for (j = 0; j < DATA; j++) 
$ a% a, O8 V1 R& ^+ M4 P            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
& _/ O8 m9 o  ^  i3 w, |/ o- c             ) v3 }2 i9 N9 n: A; P' j! D 
 ( E2 A2 o* y3 S* V 
    for (i = 0; i < OUT; i++)- S% f8 O1 n8 c- ] 
        for (j = 0; j < DATA; j++)( b3 S  R\" @- s! \% D9 L) W 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);# Z/ [( Y& H$ U( z! V- p. ^0 i% k 
         . N; J, h& G- F. A 
             
2 L\" r6 \+ e: {5 r9 x! @\" n * i3 i, c\" x7 h 
}# p+ ^- Q$ m7 ? 
void getActiveVal(int dataIndex) 
; v9 Y, ]1 _4 Y$ F4 S\" d{  x1 `' ~4 S  l; }3 H% i 
    int i, j; 
, d, o0 h' w  g; a7 ~0 L* ^    double sum;1 z: t4 Q, A\" Q% Z: v! V 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)6 s: t0 k) v3 a, g\" V 
    { 
7 h% x' O: o  ]: i5 Y: Q- T        sum = 0; 
' Q' G, f+ E4 J        for (j = 0; j < IN; j++) 
9 O1 }$ P+ @/ }: F$ ~            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
$ w2 K5 B0 M1 Y- C% v# x         $ ]! x$ o& U5 @( C- Y; z& M 
        LbOut = Fx(sum); 
  a: S' Q& @0 m; f  { 
: l# K7 C3 E( g( a    }. D5 G' N* s: }9 V 
 
* u2 o0 f3 R; _. i+ g3 _& L2 a( D    for (i = 0; i < OUT; i++) 
\" t* B+ f' x( h8 m$ i    {# Q2 F# A1 G4 _; O; g 
        sum = 0;0 b3 y' U9 ~$ ?8 l* i, ] 
        for (j = 0; j < NEURON; j++): U0 F; t& n) `. w# Q4 `+ R' c) c 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];$ k6 l5 G' d7 C; U\" r7 l\" u  P 
         4 _' o4 Z0 q2 O2 S 
        LcOut = Fx(sum);, ~/ C- |& S4 Z9 S* O0 Q 
    }& Q0 b& s. J& m% _2 x 
} 
0 o/ Q\" Z2 `) G6 t4 _void backUp(int dataIndex) 
/ d, a! c% f* H$ w# P9 ?{, C+ z! G! v7 M' _+ o2 b7 M4 N\" Z 
    int i, j; 
+ h: {$ M\" P# f8 Z6 ?# S    double sum = 0;' S8 D9 Q( A6 ~! b+ M 
    //Lc层单元的一般化误差 
2 p5 h0 x& v6 `9 o& A; C/ O9 i    for (i = 0; i < OUT; i++)! X9 t/ r- k% N7 n. a4 N, S/ i 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
4 X# p+ F. q) L% B/ k  h. C) y5 C; T 
4 l( ^9 [7 B/ Z( [0 G1 i    //Lb层单元的一般化误差 
& u0 \7 \9 q! T- l$ E    for (i = 0; i < NEURON; i++)# T' {# f) u! c: p1 `* D6 Q8 S 
    {. L3 B' A9 C/ C9 t, \% S 
        sum = 0;* U; e- u) l* u+ \( F, A  m 
        for (j = 0; j < OUT; j++)9 W9 _) Z$ e( M% d! B5 X 
        { 
/ [+ R4 O6 _/ X: B& c) h- v- ]            sum += Wbc[j] * Dc[j];6 A( d8 x, D0 {( H) t\" P: e) M 
        } 
! d0 }. E* W7 m3 e. {/ P        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;4 ?: f. H. X\" s# O, b) z% S 
    }' Q, U2 D6 u9 {9 g+ s' \ 
 3 O  H& {, d\" q4 f4 f# [ 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;\" g% |0 b) `8 G2 l) q0 V 
 
8 z! K( g8 _! I! z, n0 c9 r9 @    for (i = 0; i < OUT; i++) 
. m1 T$ W/ s9 A, D+ w\" {- [        for (j = 0; j < NEURON; j++)0 v* Z+ `: u6 q* Z* k6 ?& P* C5 k 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;3 d\" F4 [! m! e2 R; o1 C 
 
6 h+ `( V% \) f    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
% _( d3 ~; B/ r# o/ q, r\" l. R        for (j = 0; j < IN; j++)2 G6 k0 O: e$ v# q9 ^* k+ ~ 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
) m0 \, L0 f* n/ U 8 y+ y5 _: N/ e+ b/ A/ ? 
     1 l/ Q' v\" k: |: ]9 O 
      
: L8 Z\" \\" i& U* d}1 o( D- m\" y% M5 _5 @: |5 {4 L 
 
6 }6 w% j  s# v3 f  R; Pdouble result(double d1, double d2) 
6 E1 W2 w- }8 ]1 {9 @2 a; K{ 
% v( U0 D2 w7 ]4 p+ A    int i, j;. X& F\" C) z8 p4 I, f 
    double sum; 
2 {  o; @  |6 ]$ C# I( U    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
- |8 ~+ I0 e8 U. c8 j    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);' I\" O7 _\" ]6 m2 c3 c# E0 \, x2 Z- O 
 : G1 x+ }5 T- L0 L4 _, W; X4 Q 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
' s, C2 B  ?, U) K# ]: i/ Y    {4 R( H/ {( a2 ?. b$ e4 } 
        sum = 0;         + S- \0 }0 |3 k& J, Q8 z% K. @ 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
# |% Q& d6 v* l) \        LbOut= Fx(sum);4 d9 z/ N9 ^; b$ { 
    } 
3 u\" Z! f% \0 Z) P- e) N# K & t2 g. ?& Z2 O0 m6 A, G2 |2 t 
    sum = 0; 
! M$ X\" N% |7 |% h    for (j = 0; j < NEURON; j++)* ^2 Q( A! K. J6 @3 s8 V 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];. Y0 ~( L- b' S7 _# t 
      
4 H* [+ o& X' b' L! G    LcOut[0] = Fx(sum); 
0 [: E2 C* x0 \2 M2 a      
; T. G! b/ H# N/ `) O/ q    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
. n, h7 t\" J- \8 K9 I. g: i2 x7 {$ s   w\" j* R' o7 z$ j 
 + W! @8 T/ S  q8 J8 G( C 
}0 q/ U, j! u& w0 D- [: L3 _! V 
void train() 
: W' `4 y3 C# q0 r# o{ 
# a1 }9 f6 L2 G3 M+ t# p! {    int i, j, no = 0;9 \* l' w4 g$ f( }/ D 
    double e = 0;% w. R) E- S4 x7 z% B% `9 t 
    do{ 
5 m8 O% Q( L+ ?0 ], V/ @0 T/ P) E2 _0 h        e = 0; 
2 G\" i% |+ L  {$ I) v3 q  @        for (i = 0; i < DATA; i++)& T+ B2 Z  T- }( h& M 
        {) r( {' H( D/ G\" N+ Q9 a 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
1 e9 D5 n. M- a& E6 [0 S  K$ G            backUp(i); 
% N3 F4 o% @' ]! O0 t/ z            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);; ]  A1 Q  k  m& }* n' H0 K% { 
        }& a- Q) J! l9 _ 
         ) i! [( T: T9 _% a6 G4 A7 X% } 
        cout << no << " " << e << endl;/ Q& E- Q; q' R 
        no++; 
7 Q& T- i0 \0 ?3 t/ q/ y    } while (no < 1000);6 n2 d+ u  x+ |  ]8 ^) i6 g 
 7 e) p9 }+ M2 b1 Q+ M; d 
 - |# d7 Y0 b4 R0 y. W- q 
} 
5 u0 j. }; M8 j: e/ | / r! @9 j( I\" S; Q 
void  main(int argc, char const *argv[])) }6 D( H: d% j% H+ z# x 
{1 X\" [7 v, p0 M/ f/ S  U  v4 R 
     6 P9 @/ U1 ~' g 
    setSample(); 
: u6 F* J; F: D- y8 g* Z    initNet(); 
; B2 Q! R7 y* f4 B. n- X    train();) A\" n# I: F! H 
    double a, b;) k9 @9 U# w% G\" u 
    while (1) 
7 A2 R- ]& [0 }    {5 r1 V7 J8 h6 y 
        cout << "print two numbers" << endl;6 A( z: x, L. f& N. J$ m' f( a 
        cin >> a >> b; 
2 K/ m4 q* a+ |        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
; J! N, [! C8 }5 i8 R    }6 N# ?3 M2 p2 O: j% S) V9 a 
     - K. M  ^$ ^' b8 i. D 
     8 R7 g5 K0 `, Z' S* {( Z 
}

- }7 G! y V3 T
9 l8 [0 E7 I: M

zan