[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>
$ a2 K/ t/ `/ x& j8 N% a3 q4 H#include <time.h>
7 @& ]5 P9 J0 i/ m. S; U0 T#include <math.h>
' E- y\" `8 A; e/ C; Q#include <stdlib.h>) k% G, ^; \\" n; b2 e8 I
#include <iostream>) v% ]9 z6 G/ ?3 B
using namespace std;
6 i/ Z2 ^0 ~+ I5 W#define DATA 800
, G9 |0 k% ]! S' L( z0 H; X#define IN 23 D% M6 d7 d7 P6 W. b2 r7 e
#define OUT 1
\" n: I+ r4 ]5 a# W; W#define NEURON 45
! |9 L- ?; n( b5 T9 U( _#define TRAINC 200008 E& q( P7 s& t: t& Y
' j: F }+ U/ l% R9 o Rdouble Fx(double x)
- l0 k% f9 j( ?4 I{\" N6 ~9 N0 E8 s8 \2 @# E
return 1 / (1 + exp(-1 * x));8 f4 \$ b( L0 [- X1 Q6 B, L* I
}
; d! N4 S\" m* P7 ?' x0 y//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
4 g3 _% a7 B$ Z/ [& f& r- D//样本输入
& L4 |- s- X( V& cdouble La[DATA][IN];
. u: V. _# a! c. n//样本输出* w5 z) K6 Y7 \, y5 f2 }
double Lc[DATA][OUT];) {& _2 G) H. R$ ~! K* @. G$ j; v
//La->Lb权重) E' R8 D) e `: Q! \' {
double Wab[NEURON][IN];: Q* C! H& q/ R4 `
//Lb->Lc权重0 G) g; b2 G2 a\" i# y
double Wbc[OUT][NEURON];% N8 O! G) b. m# r2 i: H9 _
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
6 `8 q8 a. `- ~double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];! Z4 r/ x6 R0 f% ~! n
3 v. [/ P' u6 k4 E: F//Lb层输出
- @, X\" B* M0 sdouble LbOut[NEURON];
) l( I, m* |8 ?/ R4 L# a7 u//Lc层输出( U( V\" V2 W1 Z s
double LcOut[OUT];& f/ H8 [+ ~' I% V* D: r& H
4 y5 a8 a( y( s7 c. J0 k
//Lc层单元的一般化误差/ Q8 a, ]) ]: T2 v+ K2 R0 x
double Dc[OUT];
# d% u) Y9 S5 g- ^( @//Lb层单元的一般化误差% j/ d3 W! @4 Q& q6 A5 F% F6 a
double Db[NEURON];
' T' `2 d4 w! g\" [2 t/ P
- N/ v+ }- C4 t1 }+ W- G* k//设置样本数据# E* q1 f# M' R) h2 n6 Y$ V9 X' Y
void setSample()
1 t7 C, Q0 Y' B0 {1 ]% {{4 T5 y2 T3 {: O+ c
srand((unsigned)time(NULL));. Q6 l+ }9 t* E
int i, j;7 X: l6 c v( P! P
for (i = 0; i < DATA; i++)% T4 y: |+ ^! O& v
{
/ w0 n( Q/ K: u7 T' J for (j = 0; j < IN; j++)
' ?6 ?& d0 n4 S; n {
) B0 D& a, J( t& H2 N. J La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
- l- ^4 a7 j) s( [. n }
E9 d- k1 H( `, S& n, \ - U; z7 s; b\" I3 Q
for (j = 0; j < OUT; j++)% M* k! ?' o+ r) J, {2 s
Lc[j] = La[0] + La[1];
; |! V2 s% O. T }
0 ?. `0 [; z: h, X& F- k; |}8 ?+ g( r8 y5 U8 }
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）: q1 c9 |/ ^. j; B
void initNet()7 B# Z s- U0 N5 E+ V! h9 @& F |
{
5 r: e* o( ~# {- c, ` srand((unsigned)time(NULL));' }% X( H3 j' c
//两部分的权值设置随机值【-1,1】8 d) U6 T: T\" Y4 [# _9 e& b
int i, j;9 q; L2 ?1 Y7 Y2 a0 f1 Q6 O1 `, B; i; t
for (i = 0; i < NEURON; i++)3 m. `1 T( `3 y1 H
for (j = 0; j < IN; j++): |- `\" ^/ c2 i; ?
{
: `$ K8 G2 U2 [8 J! X Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;/ z+ q1 u: U9 r- j5 Z) P9 e
Wab[j] /= 20;
2 g) ]0 \\" x7 C# Z) U% r }
0 s: g7 e1 `6 r6 ? 9 O8 j( m! V\" g
for (i = 0; i < OUT; i++)) X1 I! c/ s `
for (j = 0; j < NEURON; j++) I0 U+ D. | B
{; @2 z6 w8 c. A# H. \
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;3 Y/ S! t* Z( i/ | b7 ^3 k4 g\" z
Wbc[j] /= 20;0 r4 @- o% O- ?( ~' y' E8 M9 |+ w
}$ Q1 n6 R) h\" p) A' _
8 s: t' O& F5 G$ R/ i4 l
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
3 G1 u2 k- T# C) y: h {% f4 F% ? for (i = 0; i < IN; i++)$ ]% r; b: ]\" V& U8 G\" X2 r I. e
{) K' d9 C6 z6 ~$ w$ @0 {
3 E- Z: k% d; U$ b1 `
MinIn = MaxIn = La[0];
1 U2 L( j; U$ F- [, W8 X0 f C for (j = 0; j < DATA; j++)
0 M/ r0 X/ \+ m, y6 K {
3 \/ \7 h, x0 I* J3 A8 A if (MinIn > La[j]). s, V8 U0 G Y* M0 T0 {3 @
MinIn = La[j];
% x& S4 ^$ O w9 M\" M+ k0 T2 } if (MaxIn < La[j]). h! c& w5 ~) Z3 W9 Q* M
MaxIn = La[j];
) v( W$ ~) H+ Z, R- N }
! i1 R; [# A% B, R, _% [) D * F. J# m7 X! r5 a9 f
% D: E7 J# I2 _3 }0 X! ~ }( g9 c: N4 {+ Q% R$ z9 b/ F
$ ?0 w/ D5 L0 b% I for (i = 0; i < OUT; i++): D* c0 o* C) L% M6 M0 k7 J
{
& ~5 @2 G$ |' @# Y
6 G# S V) X0 W2 j3 X% {. Q MinOut = MaxOut = Lc[0];! S( Y! E+ {/ S\" V\" \% _
for (j = 0; j < DATA; j++)
4 F' \* \/ ~( d; @ {
+ @# T# a- v7 E if (MinOut > Lc[j])3 l% V7 d, U7 e% t) `- b% G
MinOut = Lc[j];
9 m; i4 f2 }$ ]9 N if (MaxOut < Lc[j])$ U$ m; J$ W* u; x7 U\" B1 n9 K; q
MaxOut = Lc[j];' [ v& O* k q
}! L9 ~5 J% W! f3 T( u8 r
; G; U$ ]9 W) N6 X }
3 L% U' L1 q6 ?- w5 O v
, }; W5 A! T, W# W3 k //归一化9 s% Y: Q* z( k/ X6 U& H6 }; A3 \
for (i = 0; i < IN; i++)
1 D& |0 D' V/ O7 M& Q2 u4 b8 @$ [9 f for (j = 0; j < DATA; j++)1 D) a: Z% Y& w\" ~/ _\" L, v U6 Q
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);$ l3 Z# ^! s) A
$ \# @# H' f! F! t2 h* l$ K\" ^& ^ ) z/ F: P+ U8 X
for (i = 0; i < OUT; i++)$ i; o8 }; l: i7 F
for (j = 0; j < DATA; j++): ]8 M. [! y/ K/ k* Q
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
2 u4 V, i) d9 j* f! W+ n4 O4 l ) [8 K% |4 s$ R; A/ I( n
+ |3 l. F3 s/ }) o
& F1 f' A3 F, i
}8 \3 u p) r' }+ P
void getActiveVal(int dataIndex)1 l2 j0 E8 j% V; i' X9 } [
{
6 {) a, l z* p! _ | int i, j;3 F4 |8 `3 N0 A6 k6 U% a3 t6 h3 T A. Y
double sum;
* f( Z4 e+ m; t' H, h1 A a for (i = 0; i < NEURON; i++)
4 w6 e8 k* @2 @7 E2 v {
\" y& z% |0 M0 {5 L: H sum = 0;
3 m& L# w& V( J* f' a7 W for (j = 0; j < IN; j++)4 y# [$ Z\" X$ c7 @
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];1 s9 w; o$ o\" m) ~5 K7 [- |
3 E+ y- K\" T% b& B LbOut = Fx(sum);, i+ A \! [9 j; q% v2 D4 v/ l! y
' R$ o, v1 ?) X( o$ [, J2 H8 K8 m$ p
}
* C/ V9 S/ K& n: \! o! C/ G- J. @
$ M v) w: P. F+ V3 Y4 V+ G8 ?% P for (i = 0; i < OUT; i++)
! p. B; \6 p! b {
* H1 b5 @3 z+ q4 X- T( r& V sum = 0;
' r6 C4 }. f, }1 h- X\" y for (j = 0; j < NEURON; j++)
! x! }/ M4 L! J8 o sum += Wbc[j] * LbOut[j];' }\" @9 ^9 _# J; |$ a
+ g/ }: e; h6 Y, k4 m4 \ LcOut = Fx(sum);5 }4 F1 r/ H8 m. T y7 \ O
}- [6 M; h* s! V4 f% l\" Z
}
3 `; K6 r: U( d! H1 J) v# d$ I3 ]void backUp(int dataIndex)
# L- ?7 s7 ]1 Q' B: o% x{( B2 P) |8 R4 Q9 ?8 B- `8 F
int i, j;0 H9 {2 K\" P! j7 Q$ u( H: D
double sum = 0;
8 D2 \% A7 A) U/ ~7 O5 y //Lc层单元的一般化误差/ D7 Z0 F3 H0 E6 T# I! j# I) B
for (i = 0; i < OUT; i++)
/ Y) `\" i0 L9 y Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 y; T8 @4 C, n- m$ N# l& l
' O$ L8 ?1 T7 C$ D: r; v. F) }* W- f
//Lb层单元的一般化误差0 p( _7 A+ C# _+ v
for (i = 0; i < NEURON; i++)
# d+ g7 @- h( W; a\" O2 O0 h {+ g5 U( b& }& z6 l3 [
sum = 0; {' n) q2 i7 O5 W
for (j = 0; j < OUT; j++)
3 b( j3 r. } ]3 b {$ r7 p- Z- d( ~\" y6 O+ z6 u
sum += Wbc[j] * Dc[j];+ W2 u% R1 ?4 u- _ h: s. g
}1 \' x+ n* y* A9 y4 @# m3 w
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;+ b0 P' y2 C2 N3 e1 I4 c
}
6 X2 [' g% m% x$ h
7 E! W9 O. l! v& ^) g double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;* m* {* |4 l4 g. h# S
& k7 @& H3 m: [& }: M+ ?# H2 p
for (i = 0; i < OUT; i++)
6 e' {+ J! F6 w) e3 b+ l for (j = 0; j < NEURON; j++)
0 S M% ~1 F' u* T Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;1 n! w* A4 t! p8 \- T/ P
+ w: s( P( u* g for (i = 0; i < NEURON; i++)% o+ \, F8 T5 U: I3 ^
for (j = 0; j < IN; j++)
8 Q. z6 Y3 f Y\" M$ C: t Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];8 x4 D' @8 c$ A1 i\" N
* \3 X% F3 ?\" w& h\" P9 D% f
% H1 p, a1 p( }
/ Q; c1 u7 u. l6 {}
- U: H$ J+ n2 T! E0 d# \! w
. B2 d2 P% s' X. [/ x$ _2 \double result(double d1, double d2)
' z, i9 D( w) d; h9 D& B$ l5 F{& i& @! h) v- ^. H2 O
int i, j;
( {\" }+ W) E& X; q double sum;0 U8 `& {( F- P/ M* d5 A& h# q
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
% c [% J) R) L2 j d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
\" R5 {% ]3 {0 `1 w ! j1 X4 f2 _4 g9 E2 F
for (i = 0; i < NEURON; i++)
. Z4 i6 h' B1 J7 l. G: Y) {9 ] {
& c9 G, i9 e0 u8 y sum = 0;
3 c# [' D6 y. e3 @7 a! w sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
s1 l: V% B* {- p LbOut= Fx(sum);# Z, J3 |. h p5 n$ i
}
% v- C* A8 S, V# W$ l9 | * o4 C7 p5 V, }- n x! x; t9 |
sum = 0;7 a7 `8 M( R* A/ Q* y* W
for (j = 0; j < NEURON; j++)
$ H+ X4 H' |9 x\" v- s% K1 r4 O sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
8 [/ m) ^- w2 ]+ l! {' b9 M 6 n' y: K: V: Y7 c
LcOut[0] = Fx(sum);- Y2 p( i3 Z; x: L\" D' x\" D& d
3 w5 A$ D2 O* M+ @% Z. C
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;+ j d/ X( C5 Q4 E( K
/ g9 w0 q6 ?\" b0 S& {+ {
- A) z9 [+ {' Q2 [# w
}0 F; j' a1 J; P+ q) t
void train()
( A4 {+ V. H& j; W% l{
: x, b- d& T! S: D9 D int i, j, no = 0;& M' A4 m% o$ V% i: k
double e = 0;9 R; o$ r* L( u* I, W8 P
do{8 g4 U/ g! |/ @0 @& K
e = 0;, F F% e' Y2 Q( o. T9 H+ |
for (i = 0; i < DATA; i++)
! g ^& I; J9 Y: Q0 W# H; z% k7 l$ U {: b9 \\" R% ]8 x+ ]4 U! W! H
getActiveVal(i); ' u2 H. q+ \/ g1 t1 L
backUp(i);. t& c. C5 V6 @* S\" g }
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);( p. x/ u6 \' o$ k/ ]' ?
}' y1 x6 h; V% _
2 D- O7 v j& X3 S) c/ x5 X+ E, J3 k cout << no << " " << e << endl;
2 B; X9 {, S& T: { no++;5 D4 y# Q3 s4 ?9 a7 X
} while (no < 1000);
$ t8 k. W' Z9 e+ C\" N( i
& M, H5 w4 d$ y1 S/ x. K; a y
- ^2 ^* U. H\" Z, u# p}! N- N6 O4 V+ [4 O0 s+ B2 ]
9 l+ O7 d5 ?! c' {8 a0 o0 ~void main(int argc, char const *argv[])
3 y! V2 l. u$ Z; |# D9 r{; }5 Z3 E3 Y7 t: I$ |8 j {2 I( `
3 S, r9 ^# i' ` a% v: u3 X! v% g setSample();
. R. B* k r. I! r initNet();2 r2 M- L' `/ B9 F: k
train();0 N: I \+ P5 s! u$ n7 k L% K
double a, b;2 ]3 i3 V4 F\" j, Z: H( s
while (1)& p2 q- i. n( l. k
{' D1 n+ e k( k% f\" y: A
cout << "print two numbers" << endl;
1 x1 E# U/ Z. G! q; M! ~ cin >> a >> b; P: k. b3 z W
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
5 x/ `$ Q0 \, `8 n$ g }
6 i5 q! l5 R9 x- u: ^% ^ 9 Y3 p( C2 Q. }5 W: m- e6 x! h# w
& R5 v( l/ L0 B+ y5 H' J}

#include <stdio.h> 
$ a2 K/ t/ `/ x& j8 N% a3 q4 H#include <time.h> 
7 @& ]5 P9 J0 i/ m. S; U0 T#include <math.h> 
' E- y\" `8 A; e/ C; Q#include <stdlib.h>) k% G, ^; \\" n; b2 e8 I 
#include <iostream>) v% ]9 z6 G/ ?3 B 
using namespace std; 
6 i/ Z2 ^0 ~+ I5 W#define DATA  800 
, G9 |0 k% ]! S' L( z0 H; X#define IN 23 D% M6 d7 d7 P6 W. b2 r7 e 
#define OUT 1 
\" n: I+ r4 ]5 a# W; W#define NEURON 45 
! |9 L- ?; n( b5 T9 U( _#define TRAINC 200008 E& q( P7 s& t: t& Y 
 
' j: F  }+ U/ l% R9 o  Rdouble Fx(double x) 
- l0 k% f9 j( ?4 I{\" N6 ~9 N0 E8 s8 \2 @# E 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));8 f4 \$ b( L0 [- X1 Q6 B, L* I 
} 
; d! N4 S\" m* P7 ?' x0 y//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
4 g3 _% a7 B$ Z/ [& f& r- D//样本输入 
& L4 |- s- X( V& cdouble La[DATA][IN]; 
. u: V. _# a! c. n//样本输出* w5 z) K6 Y7 \, y5 f2 } 
double Lc[DATA][OUT];) {& _2 G) H. R$ ~! K* @. G$ j; v 
//La->Lb权重) E' R8 D) e  `: Q! \' { 
double Wab[NEURON][IN];: Q* C! H& q/ R4 ` 
//Lb->Lc权重0 G) g; b2 G2 a\" i# y 
double Wbc[OUT][NEURON];% N8 O! G) b. m# r2 i: H9 _ 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
6 `8 q8 a. `- ~double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];! Z4 r/ x6 R0 f% ~! n 
 
3 v. [/ P' u6 k4 E: F//Lb层输出 
- @, X\" B* M0 sdouble LbOut[NEURON]; 
) l( I, m* |8 ?/ R4 L# a7 u//Lc层输出( U( V\" V2 W1 Z  s 
double LcOut[OUT];& f/ H8 [+ ~' I% V* D: r& H 
 4 y5 a8 a( y( s7 c. J0 k 
//Lc层单元的一般化误差/ Q8 a, ]) ]: T2 v+ K2 R0 x 
double Dc[OUT]; 
# d% u) Y9 S5 g- ^( @//Lb层单元的一般化误差% j/ d3 W! @4 Q& q6 A5 F% F6 a 
double Db[NEURON]; 
' T' `2 d4 w! g\" [2 t/ P 
- N/ v+ }- C4 t1 }+ W- G* k//设置样本数据# E* q1 f# M' R) h2 n6 Y$ V9 X' Y 
void setSample() 
1 t7 C, Q0 Y' B0 {1 ]% {{4 T5 y2 T3 {: O+ c 
    srand((unsigned)time(NULL));. Q6 l+ }9 t* E 
    int i, j;7 X: l6 c  v( P! P 
    for (i = 0; i < DATA; i++)% T4 y: |+ ^! O& v 
    { 
/ w0 n( Q/ K: u7 T' J        for (j = 0; j < IN; j++) 
' ?6 ?& d0 n4 S; n        { 
) B0 D& a, J( t& H2 N. J            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
- l- ^4 a7 j) s( [. n        } 
  E9 d- k1 H( `, S& n, \ - U; z7 s; b\" I3 Q 
        for (j = 0; j < OUT; j++)% M* k! ?' o+ r) J, {2 s 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
; |! V2 s% O. T    } 
0 ?. `0 [; z: h, X& F- k; |}8 ?+ g( r8 y5 U8 } 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）: q1 c9 |/ ^. j; B 
void initNet()7 B# Z  s- U0 N5 E+ V! h9 @& F  | 
{ 
5 r: e* o( ~# {- c, `    srand((unsigned)time(NULL));' }% X( H3 j' c 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】8 d) U6 T: T\" Y4 [# _9 e& b 
    int i, j;9 q; L2 ?1 Y7 Y2 a0 f1 Q6 O1 `, B; i; t 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)3 m. `1 T( `3 y1 H 
        for (j = 0; j < IN; j++): |- `\" ^/ c2 i; ? 
        { 
: `$ K8 G2 U2 [8 J! X            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;/ z+ q1 u: U9 r- j5 Z) P9 e 
            Wab[j] /= 20; 
2 g) ]0 \\" x7 C# Z) U% r        } 
0 s: g7 e1 `6 r6 ? 9 O8 j( m! V\" g 
    for (i = 0; i < OUT; i++)) X1 I! c/ s  ` 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)  I0 U+ D. |  B 
        {; @2 z6 w8 c. A# H. \ 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;3 Y/ S! t* Z( i/ |  b7 ^3 k4 g\" z 
            Wbc[j] /= 20;0 r4 @- o% O- ?( ~' y' E8 M9 |+ w 
        }$ Q1 n6 R) h\" p) A' _ 
     8 s: t' O& F5 G$ R/ i4 l 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
3 G1 u2 k- T# C) y: h  {% f4 F% ?    for (i = 0; i < IN; i++)$ ]% r; b: ]\" V& U8 G\" X2 r  I. e 
    {) K' d9 C6 z6 ~$ w$ @0 { 
         3 E- Z: k% d; U$ b1 ` 
        MinIn = MaxIn = La[0]; 
1 U2 L( j; U$ F- [, W8 X0 f  C        for (j = 0; j < DATA; j++) 
0 M/ r0 X/ \+ m, y6 K        { 
3 \/ \7 h, x0 I* J3 A8 A            if (MinIn > La[j]). s, V8 U0 G  Y* M0 T0 {3 @ 
                MinIn = La[j]; 
% x& S4 ^$ O  w9 M\" M+ k0 T2 }            if (MaxIn < La[j]). h! c& w5 ~) Z3 W9 Q* M 
                MaxIn = La[j]; 
) v( W$ ~) H+ Z, R- N        } 
! i1 R; [# A% B, R, _% [) D     * F. J# m7 X! r5 a9 f 
          
% D: E7 J# I2 _3 }0 X! ~    }( g9 c: N4 {+ Q% R$ z9 b/ F 
 
$ ?0 w/ D5 L0 b% I    for (i = 0; i < OUT; i++): D* c0 o* C) L% M6 M0 k7 J 
    { 
& ~5 @2 G$ |' @# Y          
6 G# S  V) X0 W2 j3 X% {. Q        MinOut = MaxOut = Lc[0];! S( Y! E+ {/ S\" V\" \% _ 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
4 F' \* \/ ~( d; @        { 
+ @# T# a- v7 E            if (MinOut > Lc[j])3 l% V7 d, U7 e% t) `- b% G 
                MinOut = Lc[j]; 
9 m; i4 f2 }$ ]9 N            if (MaxOut < Lc[j])$ U$ m; J$ W* u; x7 U\" B1 n9 K; q 
                MaxOut = Lc[j];' [  v& O* k  q 
        }! L9 ~5 J% W! f3 T( u8 r 
 
; G; U$ ]9 W) N6 X    } 
3 L% U' L1 q6 ?- w5 O  v 
, }; W5 A! T, W# W3 k    //归一化9 s% Y: Q* z( k/ X6 U& H6 }; A3 \ 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
1 D& |0 D' V/ O7 M& Q2 u4 b8 @$ [9 f        for (j = 0; j < DATA; j++)1 D) a: Z% Y& w\" ~/ _\" L, v  U6 Q 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);$ l3 Z# ^! s) A 
             
$ \# @# H' f! F! t2 h* l$ K\" ^& ^ ) z/ F: P+ U8 X 
    for (i = 0; i < OUT; i++)$ i; o8 }; l: i7 F 
        for (j = 0; j < DATA; j++): ]8 M. [! y/ K/ k* Q 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
2 u4 V, i) d9 j* f! W+ n4 O4 l         ) [8 K% |4 s$ R; A/ I( n 
             + |3 l. F3 s/ }) o 
 & F1 f' A3 F, i 
}8 \3 u  p) r' }+ P 
void getActiveVal(int dataIndex)1 l2 j0 E8 j% V; i' X9 }  [ 
{ 
6 {) a, l  z* p! _  |    int i, j;3 F4 |8 `3 N0 A6 k6 U% a3 t6 h3 T  A. Y 
    double sum; 
* f( Z4 e+ m; t' H, h1 A  a    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
4 w6 e8 k* @2 @7 E2 v    { 
\" y& z% |0 M0 {5 L: H        sum = 0; 
3 m& L# w& V( J* f' a7 W        for (j = 0; j < IN; j++)4 y# [$ Z\" X$ c7 @ 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];1 s9 w; o$ o\" m) ~5 K7 [- | 
          
3 E+ y- K\" T% b& B        LbOut = Fx(sum);, i+ A  \! [9 j; q% v2 D4 v/ l! y 
 ' R$ o, v1 ?) X( o$ [, J2 H8 K8 m$ p 
    } 
* C/ V9 S/ K& n: \! o! C/ G- J. @ 
$ M  v) w: P. F+ V3 Y4 V+ G8 ?% P    for (i = 0; i < OUT; i++) 
! p. B; \6 p! b    { 
* H1 b5 @3 z+ q4 X- T( r& V        sum = 0; 
' r6 C4 }. f, }1 h- X\" y        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
! x! }/ M4 L! J8 o            sum += Wbc[j] * LbOut[j];' }\" @9 ^9 _# J; |$ a 
          
+ g/ }: e; h6 Y, k4 m4 \        LcOut = Fx(sum);5 }4 F1 r/ H8 m. T  y7 \  O 
    }- [6 M; h* s! V4 f% l\" Z 
} 
3 `; K6 r: U( d! H1 J) v# d$ I3 ]void backUp(int dataIndex) 
# L- ?7 s7 ]1 Q' B: o% x{( B2 P) |8 R4 Q9 ?8 B- `8 F 
    int i, j;0 H9 {2 K\" P! j7 Q$ u( H: D 
    double sum = 0; 
8 D2 \% A7 A) U/ ~7 O5 y    //Lc层单元的一般化误差/ D7 Z0 F3 H0 E6 T# I! j# I) B 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
/ Y) `\" i0 L9 y        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 y; T8 @4 C, n- m$ N# l& l 
 ' O$ L8 ?1 T7 C$ D: r; v. F) }* W- f 
    //Lb层单元的一般化误差0 p( _7 A+ C# _+ v 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
# d+ g7 @- h( W; a\" O2 O0 h    {+ g5 U( b& }& z6 l3 [ 
        sum = 0;  {' n) q2 i7 O5 W 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
3 b( j3 r. }  ]3 b        {$ r7 p- Z- d( ~\" y6 O+ z6 u 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];+ W2 u% R1 ?4 u- _  h: s. g 
        }1 \' x+ n* y* A9 y4 @# m3 w 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;+ b0 P' y2 C2 N3 e1 I4 c 
    } 
6 X2 [' g% m% x$ h 
7 E! W9 O. l! v& ^) g    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;* m* {* |4 l4 g. h# S 
 & k7 @& H3 m: [& }: M+ ?# H2 p 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
6 e' {+ J! F6 w) e3 b+ l        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
0 S  M% ~1 F' u* T            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;1 n! w* A4 t! p8 \- T/ P 
 
+ w: s( P( u* g    for (i = 0; i < NEURON; i++)% o+ \, F8 T5 U: I3 ^ 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
8 Q. z6 Y3 f  Y\" M$ C: t            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];8 x4 D' @8 c$ A1 i\" N 
 * \3 X% F3 ?\" w& h\" P9 D% f 
      
% H1 p, a1 p( }      
/ Q; c1 u7 u. l6 {} 
- U: H$ J+ n2 T! E0 d# \! w 
. B2 d2 P% s' X. [/ x$ _2 \double result(double d1, double d2) 
' z, i9 D( w) d; h9 D& B$ l5 F{& i& @! h) v- ^. H2 O 
    int i, j; 
( {\" }+ W) E& X; q    double sum;0 U8 `& {( F- P/ M* d5 A& h# q 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
% c  [% J) R) L2 j    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
\" R5 {% ]3 {0 `1 w ! j1 X4 f2 _4 g9 E2 F 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
. Z4 i6 h' B1 J7 l. G: Y) {9 ]    { 
& c9 G, i9 e0 u8 y        sum = 0;          
3 c# [' D6 y. e3 @7 a! w        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
  s1 l: V% B* {- p        LbOut= Fx(sum);# Z, J3 |. h  p5 n$ i 
    } 
% v- C* A8 S, V# W$ l9 | * o4 C7 p5 V, }- n  x! x; t9 | 
    sum = 0;7 a7 `8 M( R* A/ Q* y* W 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
$ H+ X4 H' |9 x\" v- s% K1 r4 O        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
8 [/ m) ^- w2 ]+ l! {' b9 M     6 n' y: K: V: Y7 c 
    LcOut[0] = Fx(sum);- Y2 p( i3 Z; x: L\" D' x\" D& d 
     3 w5 A$ D2 O* M+ @% Z. C 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;+ j  d/ X( C5 Q4 E( K 
 / g9 w0 q6 ?\" b0 S& {+ { 
 - A) z9 [+ {' Q2 [# w 
}0 F; j' a1 J; P+ q) t 
void train() 
( A4 {+ V. H& j; W% l{ 
: x, b- d& T! S: D9 D    int i, j, no = 0;& M' A4 m% o$ V% i: k 
    double e = 0;9 R; o$ r* L( u* I, W8 P 
    do{8 g4 U/ g! |/ @0 @& K 
        e = 0;, F  F% e' Y2 Q( o. T9 H+ | 
        for (i = 0; i < DATA; i++) 
! g  ^& I; J9 Y: Q0 W# H; z% k7 l$ U        {: b9 \\" R% ]8 x+ ]4 U! W! H 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                ' u2 H. q+ \/ g1 t1 L 
            backUp(i);. t& c. C5 V6 @* S\" g  } 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);( p. x/ u6 \' o$ k/ ]' ? 
        }' y1 x6 h; V% _ 
          
2 D- O7 v  j& X3 S) c/ x5 X+ E, J3 k        cout << no << " " << e << endl; 
2 B; X9 {, S& T: {        no++;5 D4 y# Q3 s4 ?9 a7 X 
    } while (no < 1000); 
$ t8 k. W' Z9 e+ C\" N( i 
& M, H5 w4 d$ y1 S/ x. K; a  y 
- ^2 ^* U. H\" Z, u# p}! N- N6 O4 V+ [4 O0 s+ B2 ] 
 
9 l+ O7 d5 ?! c' {8 a0 o0 ~void  main(int argc, char const *argv[]) 
3 y! V2 l. u$ Z; |# D9 r{; }5 Z3 E3 Y7 t: I$ |8 j  {2 I( ` 
      
3 S, r9 ^# i' `  a% v: u3 X! v% g    setSample(); 
. R. B* k  r. I! r    initNet();2 r2 M- L' `/ B9 F: k 
    train();0 N: I  \+ P5 s! u$ n7 k  L% K 
    double a, b;2 ]3 i3 V4 F\" j, Z: H( s 
    while (1)& p2 q- i. n( l. k 
    {' D1 n+ e  k( k% f\" y: A 
        cout << "print two numbers" << endl; 
1 x1 E# U/ Z. G! q; M! ~        cin >> a >> b;  P: k. b3 z  W 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
5 x/ `$ Q0 \, `8 n$ g    } 
6 i5 q! l5 R9 x- u: ^% ^     9 Y3 p( C2 Q. }5 W: m- e6 x! h# w 
      
& R5 v( l/ L0 B+ y5 H' J}

, q9 b3 n' x* q( e+ I; X

5 M7 U1 H( W7 a/ Z+ h

zan