[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> p9 `. f* C' l
#include <time.h>
* M% p a4 ?: K1 W S#include <math.h>1 q1 i0 x. j f, }
#include <stdlib.h>& a% y2 r7 T9 n4 \5 _2 S
#include <iostream>
$ o& I7 K& H, W+ q; j* m+ Yusing namespace std;
; [4 J! Q0 s) y0 R( J M* z$ G#define DATA 8008 E% B# u K\" i
#define IN 2
% ?) K, C ~! a' `( c O3 D#define OUT 1/ K7 A\" A% S. K
#define NEURON 457 F( t\" {- f0 a2 O- C/ D/ M
#define TRAINC 20000
- S# R' v! U$ r
; ^ A k5 n4 S5 Ldouble Fx(double x)) W' w' \2 B% {
{
% f) K! Y U( k( r return 1 / (1 + exp(-1 * x));
v. [3 k- W# L0 ^, J1 B, t7 `; n( M}/ C: S- p% X6 G0 k
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层+ o) e: O3 q: S% r' p
//样本输入
, e: s& r. m+ S; ^3 fdouble La[DATA][IN];
$ b8 R# _& g& P4 r2 l6 R//样本输出
) G& J6 a5 M, J/ Mdouble Lc[DATA][OUT];
9 q$ _' D1 J- f8 d2 ^6 p//La->Lb权重) q7 r3 A\" Q4 ]( {9 V
double Wab[NEURON][IN];) B\" k, d+ ^& G a
//Lb->Lc权重! e6 h% k% k( _6 v, x2 u. M
double Wbc[OUT][NEURON];- m, a& U1 a% G$ v) p
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
# r, R# m9 q\" Idouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];/ k\" M( [, {) |' q. C- x
' E2 K3 G3 y4 Q. A3 ^# u2 [- D' y//Lb层输出+ I! O: c' Q3 t# S- v6 N5 b
double LbOut[NEURON];, I\" K# s) Q2 [
//Lc层输出8 N/ w4 Q2 V# J) b( T+ I
double LcOut[OUT];
1 h7 D* Y) A; Z. G( f* ?4 Y+ M! G $ h# U) `8 x+ [6 \% n9 M
//Lc层单元的一般化误差3 l\" o5 N7 B7 Z+ { z' _* C- c1 m
double Dc[OUT];
j\" y1 E( g4 y//Lb层单元的一般化误差
4 A, K- z* o2 e! tdouble Db[NEURON];
1 @. n* g, H$ ~- c9 U
! G0 p' g! B$ Z! B9 @7 ]//设置样本数据: \/ o6 Z+ S# P. \8 i. N
void setSample()
% w\" c+ ~% X j1 y\" |\" {0 }{
% z, _: F' B/ o- j srand((unsigned)time(NULL));6 u9 p9 O* U) m: e; Y& q$ Y- a( V
int i, j;
5 U3 g k& u% _/ u* I8 H. F for (i = 0; i < DATA; i++)
- k3 @. D; h/ S. y2 o- c9 x3 F {
1 I! G B) R8 D5 h7 j2 Z, R for (j = 0; j < IN; j++)
2 }6 ~6 @+ D$ u! F {
3 r. j4 Y. s9 l1 |; N% [7 T La[j] = rand() % 1000 / 10.0;3 `+ I+ y! @8 A% B: f
}0 x. w+ X+ }* ~
& S4 ?1 n9 r$ m! g# N
for (j = 0; j < OUT; j++)+ S4 N/ g0 P+ Y
Lc[j] = La[0] + La[1];
4 A; e$ R+ |1 K3 g, v4 A }
/ [$ @5 l) J# l; `+ k: \6 u6 [}
6 R/ h4 Y; B( d, G! a6 M2 z//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
: o5 f! K! m\" svoid initNet()2 P9 f. i/ C5 Q( { j( a( Q9 ~* R$ A
{
* C' L9 N; a' k' d2 i+ H) A srand((unsigned)time(NULL));
9 B3 b( Z1 l2 c Z5 v# k //两部分的权值设置随机值【-1,1】
: s& T2 |\" n$ r+ K- P3 ]% _4 I4 M int i, j;
; \' [% |: R- S- ~; ] for (i = 0; i < NEURON; i++)/ n\" A. d. ]) F$ C% s
for (j = 0; j < IN; j++)
- `; \, S) @1 k0 e4 Z; M {
. g& L, b9 h& S7 |3 Z1 b! S) ^ Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
! W, D1 I9 {8 ~( X7 f. P Wab[j] /= 20;
\" `% t! Q+ [) j1 y( W' ]( k5 _ }
\" h$ L! M\" ]6 c3 Z
$ U, @! r: C3 G for (i = 0; i < OUT; i++)* F1 K2 m4 g0 [4 v Y' }; l/ N
for (j = 0; j < NEURON; j++)
8 {- {/ t! o& M* L$ F* ] {% O/ |8 S& N. g; r/ ]: _/ M
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;4 d' d2 B' V7 ]. E
Wbc[j] /= 20;0 S v- a) m% @% K& ?0 [0 H/ b
}8 F' o/ S0 C% T3 z; t
7 Y4 R. ]/ p1 }* B$ z5 @# J' \ //找出每个向量最小最大值，并进行归一化2 m9 O% h) X7 y: }: R v
for (i = 0; i < IN; i++)3 g$ C3 P\" i\" V4 [. p# M6 g' z7 R7 T
{
\" ~: v\" I6 a' W% h) i! a ( ?\" }! R$ q! o+ h+ [
MinIn = MaxIn = La[0];& K1 Q$ M6 L& F/ |
for (j = 0; j < DATA; j++)
: \% c+ r5 d0 |1 d: q\" T* j {
, |/ W# G8 x {3 o* O: e2 Y if (MinIn > La[j])
5 H; B6 O3 v, j\" b9 X* A3 s MinIn = La[j];3 q$ ~- ?& N) I/ H
if (MaxIn < La[j]); q4 x& V6 {- A+ ~
MaxIn = La[j];2 F8 [3 y D6 F
}
4 F E5 L- B7 K/ q( M3 T I* y
% [$ N\" T' N! O# Z# @ [0 ~
2 @% O9 g) t; w. i }
8 {; f9 a0 H# q) J 2 a9 e, ?$ L: B4 K. a6 t
for (i = 0; i < OUT; i++)/ Y; D2 z. r8 Y% H- Y8 l
{- l7 r3 t* K; f. y* \; F
8 m! o7 {' F\" d1 b, X L MinOut = MaxOut = Lc[0];\" a) I: B% q! @0 I; |( O6 j
for (j = 0; j < DATA; j++)
3 ]3 q! p. z4 P% ^( y {\" Q- s( b) U1 Q, }\" G$ ^& g5 u
if (MinOut > Lc[j])
0 }3 y. u4 V9 f/ |, r MinOut = Lc[j];) X! q/ @2 e& m+ k
if (MaxOut < Lc[j])
) M, L3 E6 _1 R1 ^! D& S- X! P MaxOut = Lc[j];
, m$ z6 v5 ?9 N0 }6 a7 R2 U& W2 o }9 d6 J4 o1 d6 E7 `3 }) C\" l$ U
u4 D% B. ^2 v! v
}
/ E8 K+ H8 [7 ^, [% X( g' F + O- f2 i6 f. o
//归一化
+ M8 E& ` f4 _ for (i = 0; i < IN; i++)
- A* O' v) j( ~7 J8 p for (j = 0; j < DATA; j++)+ o$ M, z; f+ Z2 I) e6 a! Y
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
. {/ D9 A- }! g7 ?- f% I& @ ) ^) M# `& z\" g) B a' G5 ?
2 K8 e0 w% g* B h$ d3 v1 U
for (i = 0; i < OUT; i++)+ _! v6 }* I' U( Y* W
for (j = 0; j < DATA; j++)
0 c: ~$ }1 E2 [: G6 ] Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
\" B# `( F3 Y9 C3 i8 _) x1 ]
* C! s( G, o: N u6 O
: y% l4 D( k7 H* m: L
! H0 |$ P$ X8 B$ D; [( {9 s( i}
/ i, l$ d$ Y/ j- Z\" e. A1 Dvoid getActiveVal(int dataIndex)
. |% L+ a: q1 D5 T, r$ E6 |2 \, a- \{
1 n4 Z& M7 w# Q! H- X0 ~. S4 Y5 y int i, j;$ q9 E\" s/ r0 R5 M$ Y
double sum;
2 ^0 _1 @7 h9 _3 }; V8 O for (i = 0; i < NEURON; i++)0 T+ O% b& q8 c; h7 v
{
8 O1 V, [4 G8 N$ J: V sum = 0;
& d\" {# x* ]& d! {) i% ~- X% u for (j = 0; j < IN; j++)
; _' D) s- P1 a! U' e5 \% M# r1 F sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
4 y( s/ T\" C1 k. c ' d7 Z# w+ S\" h- j3 [' z
LbOut = Fx(sum);7 @- n$ ^: ^% }2 P5 `6 a9 |) m
. u8 N s, K1 S* I9 m5 W# y }
2 B3 \. m\" Y* e9 Q + Q( v$ m' ^$ v) C# D- Y
for (i = 0; i < OUT; i++)
% O/ F0 ^/ h' W5 _. ^8 V4 w B) Q {( J- u+ |! I5 R& @0 h\" J: M4 Y
sum = 0;) R( N& i/ s\" X\" A* H) R7 b8 l
for (j = 0; j < NEURON; j++)+ n! `' D) B1 e! `
sum += Wbc[j] * LbOut[j];7 r n* W$ s: a! J7 }$ _4 S; J4 n
0 G% E- {% i! I i
LcOut = Fx(sum);4 s1 K ?1 I# H% L3 I$ |4 O- @
}
8 x( S\" f0 B. @2 |- W/ _3 j; y}\" v: f j1 S. \* z! T5 z
void backUp(int dataIndex)
+ y7 q. i# A, R; x7 Z5 d |# N{
; V4 J& T, ?( c+ y! f# }: _ int i, j;
3 g' ~5 b' x! m double sum = 0;
/ \4 I& w4 R1 [& k3 y //Lc层单元的一般化误差
o8 Y( g4 H' W2 J; Z4 P for (i = 0; i < OUT; i++)
, i/ ?6 J3 V; u1 L1 T0 B/ G W5 \ Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
9 G. r7 S% H6 b2 r0 {- i
, l1 k. p; e- b/ ?5 X0 ^ //Lb层单元的一般化误差! [, Q7 o% O n9 o- d) G
for (i = 0; i < NEURON; i++)5 q0 X8 L, p\" q
{/ ~) N8 a! O. i: v
sum = 0;
2 {6 b8 L5 W5 s% @ for (j = 0; j < OUT; j++)- g# Z# y( {- N' g: I
{
6 V& h0 K4 z% J7 k9 w* e sum += Wbc[j] * Dc[j];7 T1 B' D' u% \/ ^
}; D u6 r\" R7 ~
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;9 f: q( y w! C' w
}3 y3 X* _$ c( A$ \0 u& o4 U/ P
& M2 R0 v$ B% Z% Z3 V4 J1 X double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;: O) f* |/ l; g( A; O
0 \9 v9 q, \$ @0 D9 L6 A- p for (i = 0; i < OUT; i++)$ }/ ^; H z6 z) w4 S; P) E4 ]
for (j = 0; j < NEURON; j++)* G- h0 M' j+ m# p* ]7 |. E7 Q1 w
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;4 r) L3 K% c& Z2 }6 c6 S) H6 }* T
* O\" o$ b, r& J( h2 k4 L
for (i = 0; i < NEURON; i++)
$ X4 j$ {2 @( Y! }( _5 G1 Q( g for (j = 0; j < IN; j++)
9 T8 z/ ~' ^0 b5 r5 Q Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];/ o- ^* `5 K/ o; N
; P4 v- s* M) Z
( \/ N. {4 b) Q1 U
\" u! n# G4 {. B* ^& Q g}3 L, E8 I2 i) K9 Y
. W* a; |5 V% I. O2 m) K
double result(double d1, double d2)
$ w3 N( T) T1 _( d' K9 b{
: ]' f/ M$ t0 | int i, j;
# F; P. I1 [' S _9 ?: o7 I# g) s3 Z double sum;1 v/ ^ e\" u/ }' r |& g
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
+ |: C+ K* ^/ t3 l8 i d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);$ W4 [9 M* y T% V
Q n6 {) X/ ` for (i = 0; i < NEURON; i++); B5 L5 N8 f; t* R: w, V2 K
{. i' h& q: @0 y1 X& O/ M! [
sum = 0;
3 Q% o% }, K8 T# x* u% R\" [ sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
* z6 m m/ N& Z/ e$ X LbOut= Fx(sum);# I! [, N3 ?8 b0 Z, Q
}
7 e/ f; G) \- j! Q! ?+ t . v2 V5 p2 d, o7 N: y' F5 `2 a
sum = 0;
7 z! F. F' d- c! p) G$ r( L for (j = 0; j < NEURON; j++)+ H, y: N& n3 b8 `& l
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
) e* ]$ z) r ?% K
% T- D! o6 a4 R$ c LcOut[0] = Fx(sum);8 I$ ~, |\" z' ] @5 v, R: u2 F
1 I. L) q: L) C
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
( u( R% Z/ c+ c3 k1 J: V4 n* E
4 \+ n# u8 H# @, e 3 ]( X\" H; v* U( X+ A+ E
}
: e/ D7 i. ~+ s7 U6 |+ Vvoid train()4 l\" m. \6 B4 @9 c' u7 @( ^
{' X$ E: w( E3 N& q& ^2 B# r
int i, j, no = 0;
) `* f$ {9 G1 z% W5 n) ]4 _2 ^6 _ double e = 0;3 a3 O- ^! W& t2 W; a! E
do{
: b' ^7 L& k& I$ k& ` e = 0;
, L& m, M1 o0 O4 X\" F& n for (i = 0; i < DATA; i++)
; C1 u9 U7 T) B1 t7 T3 V {
1 ^) y# n& l* H getActiveVal(i); ) h3 ?1 b* X* W Z; y: g$ Z
backUp(i);% P5 C6 p9 j5 |; N\" K
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);: m7 a- }; J% X2 ^6 u
}
! T1 g3 l3 A7 \! C' b * ]) m: R5 ?0 B. i* V m# r3 j
cout << no << " " << e << endl;% ^5 q0 V5 N ? |% q; c2 X$ f
no++;
# G8 @; I: ^4 y7 l# T- C } while (no < 1000);% @; o3 y( M) k ]+ {
; f\" e\" L\" Y1 P6 q4 Y
3 R4 I- R7 X2 a3 [1 R; ~/ C, z4 N\" @
}8 D& ?) k y0 m. n
- V: r/ `+ s! l6 v( P8 M/ E
void main(int argc, char const *argv[])
' |' m* q1 J7 \) c0 e{' v9 K. I i8 z& C& ?# L3 ?
+ j* W5 a. ? x+ e$ g; ?1 ~7 R setSample();& T' T7 b, }% H
initNet();
& A6 s5 a# m1 [' S\" x- L train();
1 _9 W) N7 D# F C8 N double a, b;: f: F) ?9 F: D4 P
while (1)& n3 Z; z! u' u
{
# ` e! v$ @' n cout << "print two numbers" << endl;% R& _& m% o8 `# |8 `' e
cin >> a >> b;
7 ?# y; W) V4 d6 q& K1 e cout << "result:" << result(a, b) << endl;# o4 z0 v/ X) W% L# k) c
}& A6 ]5 b# M) k
8 r% f f' k' ?4 R
. X, k. l; y, B& y}

#include <stdio.h>  p9 `. f* C' l 
#include <time.h> 
* M% p  a4 ?: K1 W  S#include <math.h>1 q1 i0 x. j  f, } 
#include <stdlib.h>& a% y2 r7 T9 n4 \5 _2 S 
#include <iostream> 
$ o& I7 K& H, W+ q; j* m+ Yusing namespace std; 
; [4 J! Q0 s) y0 R( J  M* z$ G#define DATA  8008 E% B# u  K\" i 
#define IN 2 
% ?) K, C  ~! a' `( c  O3 D#define OUT 1/ K7 A\" A% S. K 
#define NEURON 457 F( t\" {- f0 a2 O- C/ D/ M 
#define TRAINC 20000 
- S# R' v! U$ r 
; ^  A  k5 n4 S5 Ldouble Fx(double x)) W' w' \2 B% { 
{ 
% f) K! Y  U( k( r    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
  v. [3 k- W# L0 ^, J1 B, t7 `; n( M}/ C: S- p% X6 G0 k 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层+ o) e: O3 q: S% r' p 
//样本输入 
, e: s& r. m+ S; ^3 fdouble La[DATA][IN]; 
$ b8 R# _& g& P4 r2 l6 R//样本输出 
) G& J6 a5 M, J/ Mdouble Lc[DATA][OUT]; 
9 q$ _' D1 J- f8 d2 ^6 p//La->Lb权重) q7 r3 A\" Q4 ]( {9 V 
double Wab[NEURON][IN];) B\" k, d+ ^& G  a 
//Lb->Lc权重! e6 h% k% k( _6 v, x2 u. M 
double Wbc[OUT][NEURON];- m, a& U1 a% G$ v) p 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
# r, R# m9 q\" Idouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];/ k\" M( [, {) |' q. C- x 
 
' E2 K3 G3 y4 Q. A3 ^# u2 [- D' y//Lb层输出+ I! O: c' Q3 t# S- v6 N5 b 
double LbOut[NEURON];, I\" K# s) Q2 [ 
//Lc层输出8 N/ w4 Q2 V# J) b( T+ I 
double LcOut[OUT]; 
1 h7 D* Y) A; Z. G( f* ?4 Y+ M! G $ h# U) `8 x+ [6 \% n9 M 
//Lc层单元的一般化误差3 l\" o5 N7 B7 Z+ {  z' _* C- c1 m 
double Dc[OUT]; 
  j\" y1 E( g4 y//Lb层单元的一般化误差 
4 A, K- z* o2 e! tdouble Db[NEURON]; 
1 @. n* g, H$ ~- c9 U 
! G0 p' g! B$ Z! B9 @7 ]//设置样本数据: \/ o6 Z+ S# P. \8 i. N 
void setSample() 
% w\" c+ ~% X  j1 y\" |\" {0 }{ 
% z, _: F' B/ o- j    srand((unsigned)time(NULL));6 u9 p9 O* U) m: e; Y& q$ Y- a( V 
    int i, j; 
5 U3 g  k& u% _/ u* I8 H. F    for (i = 0; i < DATA; i++) 
- k3 @. D; h/ S. y2 o- c9 x3 F    { 
1 I! G  B) R8 D5 h7 j2 Z, R        for (j = 0; j < IN; j++) 
2 }6 ~6 @+ D$ u! F        { 
3 r. j4 Y. s9 l1 |; N% [7 T            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;3 `+ I+ y! @8 A% B: f 
        }0 x. w+ X+ }* ~ 
 & S4 ?1 n9 r$ m! g# N 
        for (j = 0; j < OUT; j++)+ S4 N/ g0 P+ Y 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
4 A; e$ R+ |1 K3 g, v4 A    } 
/ [$ @5 l) J# l; `+ k: \6 u6 [} 
6 R/ h4 Y; B( d, G! a6 M2 z//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
: o5 f! K! m\" svoid initNet()2 P9 f. i/ C5 Q( {  j( a( Q9 ~* R$ A 
{ 
* C' L9 N; a' k' d2 i+ H) A    srand((unsigned)time(NULL)); 
9 B3 b( Z1 l2 c  Z5 v# k    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
: s& T2 |\" n$ r+ K- P3 ]% _4 I4 M    int i, j; 
; \' [% |: R- S- ~; ]    for (i = 0; i < NEURON; i++)/ n\" A. d. ]) F$ C% s 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
- `; \, S) @1 k0 e4 Z; M        { 
. g& L, b9 h& S7 |3 Z1 b! S) ^            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
! W, D1 I9 {8 ~( X7 f. P            Wab[j] /= 20; 
\" `% t! Q+ [) j1 y( W' ]( k5 _        } 
\" h$ L! M\" ]6 c3 Z 
$ U, @! r: C3 G    for (i = 0; i < OUT; i++)* F1 K2 m4 g0 [4 v  Y' }; l/ N 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
8 {- {/ t! o& M* L$ F* ]        {% O/ |8 S& N. g; r/ ]: _/ M 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;4 d' d2 B' V7 ]. E 
            Wbc[j] /= 20;0 S  v- a) m% @% K& ?0 [0 H/ b 
        }8 F' o/ S0 C% T3 z; t 
      
7 Y4 R. ]/ p1 }* B$ z5 @# J' \    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化2 m9 O% h) X7 y: }: R  v 
    for (i = 0; i < IN; i++)3 g$ C3 P\" i\" V4 [. p# M6 g' z7 R7 T 
    { 
\" ~: v\" I6 a' W% h) i! a         ( ?\" }! R$ q! o+ h+ [ 
        MinIn = MaxIn = La[0];& K1 Q$ M6 L& F/ | 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
: \% c+ r5 d0 |1 d: q\" T* j        { 
, |/ W# G8 x  {3 o* O: e2 Y            if (MinIn > La[j]) 
5 H; B6 O3 v, j\" b9 X* A3 s                MinIn = La[j];3 q$ ~- ?& N) I/ H 
            if (MaxIn < La[j]); q4 x& V6 {- A+ ~ 
                MaxIn = La[j];2 F8 [3 y  D6 F 
        } 
4 F  E5 L- B7 K/ q( M3 T  I* y      
% [$ N\" T' N! O# Z# @  [0 ~          
2 @% O9 g) t; w. i    } 
8 {; f9 a0 H# q) J 2 a9 e, ?$ L: B4 K. a6 t 
    for (i = 0; i < OUT; i++)/ Y; D2 z. r8 Y% H- Y8 l 
    {- l7 r3 t* K; f. y* \; F 
          
8 m! o7 {' F\" d1 b, X  L        MinOut = MaxOut = Lc[0];\" a) I: B% q! @0 I; |( O6 j 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
3 ]3 q! p. z4 P% ^( y        {\" Q- s( b) U1 Q, }\" G$ ^& g5 u 
            if (MinOut > Lc[j]) 
0 }3 y. u4 V9 f/ |, r                MinOut = Lc[j];) X! q/ @2 e& m+ k 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
) M, L3 E6 _1 R1 ^! D& S- X! P                MaxOut = Lc[j]; 
, m$ z6 v5 ?9 N0 }6 a7 R2 U& W2 o        }9 d6 J4 o1 d6 E7 `3 }) C\" l$ U 
   u4 D% B. ^2 v! v 
    } 
/ E8 K+ H8 [7 ^, [% X( g' F + O- f2 i6 f. o 
    //归一化 
+ M8 E& `  f4 _    for (i = 0; i < IN; i++) 
- A* O' v) j( ~7 J8 p        for (j = 0; j < DATA; j++)+ o$ M, z; f+ Z2 I) e6 a! Y 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
. {/ D9 A- }! g7 ?- f% I& @             ) ^) M# `& z\" g) B  a' G5 ? 
 2 K8 e0 w% g* B  h$ d3 v1 U 
    for (i = 0; i < OUT; i++)+ _! v6 }* I' U( Y* W 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
0 c: ~$ }1 E2 [: G6 ]            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
\" B# `( F3 Y9 C3 i8 _) x1 ]          
* C! s( G, o: N  u6 O             
: y% l4 D( k7 H* m: L 
! H0 |$ P$ X8 B$ D; [( {9 s( i} 
/ i, l$ d$ Y/ j- Z\" e. A1 Dvoid getActiveVal(int dataIndex) 
. |% L+ a: q1 D5 T, r$ E6 |2 \, a- \{ 
1 n4 Z& M7 w# Q! H- X0 ~. S4 Y5 y    int i, j;$ q9 E\" s/ r0 R5 M$ Y 
    double sum; 
2 ^0 _1 @7 h9 _3 }; V8 O    for (i = 0; i < NEURON; i++)0 T+ O% b& q8 c; h7 v 
    { 
8 O1 V, [4 G8 N$ J: V        sum = 0; 
& d\" {# x* ]& d! {) i% ~- X% u        for (j = 0; j < IN; j++) 
; _' D) s- P1 a! U' e5 \% M# r1 F            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
4 y( s/ T\" C1 k. c         ' d7 Z# w+ S\" h- j3 [' z 
        LbOut = Fx(sum);7 @- n$ ^: ^% }2 P5 `6 a9 |) m 
 
. u8 N  s, K1 S* I9 m5 W# y    } 
2 B3 \. m\" Y* e9 Q + Q( v$ m' ^$ v) C# D- Y 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
% O/ F0 ^/ h' W5 _. ^8 V4 w  B) Q    {( J- u+ |! I5 R& @0 h\" J: M4 Y 
        sum = 0;) R( N& i/ s\" X\" A* H) R7 b8 l 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)+ n! `' D) B1 e! ` 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];7 r  n* W$ s: a! J7 }$ _4 S; J4 n 
         0 G% E- {% i! I  i 
        LcOut = Fx(sum);4 s1 K  ?1 I# H% L3 I$ |4 O- @ 
    } 
8 x( S\" f0 B. @2 |- W/ _3 j; y}\" v: f  j1 S. \* z! T5 z 
void backUp(int dataIndex) 
+ y7 q. i# A, R; x7 Z5 d  |# N{ 
; V4 J& T, ?( c+ y! f# }: _    int i, j; 
3 g' ~5 b' x! m    double sum = 0; 
/ \4 I& w4 R1 [& k3 y    //Lc层单元的一般化误差 
  o8 Y( g4 H' W2 J; Z4 P    for (i = 0; i < OUT; i++) 
, i/ ?6 J3 V; u1 L1 T0 B/ G  W5 \        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
9 G. r7 S% H6 b2 r0 {- i 
, l1 k. p; e- b/ ?5 X0 ^    //Lb层单元的一般化误差! [, Q7 o% O  n9 o- d) G 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)5 q0 X8 L, p\" q 
    {/ ~) N8 a! O. i: v 
        sum = 0; 
2 {6 b8 L5 W5 s% @        for (j = 0; j < OUT; j++)- g# Z# y( {- N' g: I 
        { 
6 V& h0 K4 z% J7 k9 w* e            sum += Wbc[j] * Dc[j];7 T1 B' D' u% \/ ^ 
        }; D  u6 r\" R7 ~ 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;9 f: q( y  w! C' w 
    }3 y3 X* _$ c( A$ \0 u& o4 U/ P 
 
& M2 R0 v$ B% Z% Z3 V4 J1 X    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;: O) f* |/ l; g( A; O 
 
0 \9 v9 q, \$ @0 D9 L6 A- p    for (i = 0; i < OUT; i++)$ }/ ^; H  z6 z) w4 S; P) E4 ] 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)* G- h0 M' j+ m# p* ]7 |. E7 Q1 w 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;4 r) L3 K% c& Z2 }6 c6 S) H6 }* T 
 * O\" o$ b, r& J( h2 k4 L 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
$ X4 j$ {2 @( Y! }( _5 G1 Q( g        for (j = 0; j < IN; j++) 
9 T8 z/ ~' ^0 b5 r5 Q            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];/ o- ^* `5 K/ o; N 
 ; P4 v- s* M) Z 
     ( \/ N. {4 b) Q1 U 
      
\" u! n# G4 {. B* ^& Q  g}3 L, E8 I2 i) K9 Y 
 . W* a; |5 V% I. O2 m) K 
double result(double d1, double d2) 
$ w3 N( T) T1 _( d' K9 b{ 
: ]' f/ M$ t0 |    int i, j; 
# F; P. I1 [' S  _9 ?: o7 I# g) s3 Z    double sum;1 v/ ^  e\" u/ }' r  |& g 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
+ |: C+ K* ^/ t3 l8 i    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);$ W4 [9 M* y  T% V 
 
  Q  n6 {) X/ `    for (i = 0; i < NEURON; i++); B5 L5 N8 f; t* R: w, V2 K 
    {. i' h& q: @0 y1 X& O/ M! [ 
        sum = 0;          
3 Q% o% }, K8 T# x* u% R\" [        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
* z6 m  m/ N& Z/ e$ X        LbOut= Fx(sum);# I! [, N3 ?8 b0 Z, Q 
    } 
7 e/ f; G) \- j! Q! ?+ t . v2 V5 p2 d, o7 N: y' F5 `2 a 
    sum = 0; 
7 z! F. F' d- c! p) G$ r( L    for (j = 0; j < NEURON; j++)+ H, y: N& n3 b8 `& l 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
) e* ]$ z) r  ?% K      
% T- D! o6 a4 R$ c    LcOut[0] = Fx(sum);8 I$ ~, |\" z' ]  @5 v, R: u2 F 
     1 I. L) q: L) C 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
( u( R% Z/ c+ c3 k1 J: V4 n* E 
4 \+ n# u8 H# @, e 3 ]( X\" H; v* U( X+ A+ E 
} 
: e/ D7 i. ~+ s7 U6 |+ Vvoid train()4 l\" m. \6 B4 @9 c' u7 @( ^ 
{' X$ E: w( E3 N& q& ^2 B# r 
    int i, j, no = 0; 
) `* f$ {9 G1 z% W5 n) ]4 _2 ^6 _    double e = 0;3 a3 O- ^! W& t2 W; a! E 
    do{ 
: b' ^7 L& k& I$ k& `        e = 0; 
, L& m, M1 o0 O4 X\" F& n        for (i = 0; i < DATA; i++) 
; C1 u9 U7 T) B1 t7 T3 V        { 
1 ^) y# n& l* H            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                ) h3 ?1 b* X* W  Z; y: g$ Z 
            backUp(i);% P5 C6 p9 j5 |; N\" K 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);: m7 a- }; J% X2 ^6 u 
        } 
! T1 g3 l3 A7 \! C' b         * ]) m: R5 ?0 B. i* V  m# r3 j 
        cout << no << " " << e << endl;% ^5 q0 V5 N  ?  |% q; c2 X$ f 
        no++; 
# G8 @; I: ^4 y7 l# T- C    } while (no < 1000);% @; o3 y( M) k  ]+ { 
 ; f\" e\" L\" Y1 P6 q4 Y 
 3 R4 I- R7 X2 a3 [1 R; ~/ C, z4 N\" @ 
}8 D& ?) k  y0 m. n 
 - V: r/ `+ s! l6 v( P8 M/ E 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
' |' m* q1 J7 \) c0 e{' v9 K. I  i8 z& C& ?# L3 ? 
      
+ j* W5 a. ?  x+ e$ g; ?1 ~7 R    setSample();& T' T7 b, }% H 
    initNet(); 
& A6 s5 a# m1 [' S\" x- L    train(); 
1 _9 W) N7 D# F  C8 N    double a, b;: f: F) ?9 F: D4 P 
    while (1)& n3 Z; z! u' u 
    { 
# `  e! v$ @' n        cout << "print two numbers" << endl;% R& _& m% o8 `# |8 `' e 
        cin >> a >> b; 
7 ?# y; W) V4 d6 q& K1 e        cout << "result:" << result(a, b) << endl;# o4 z0 v/ X) W% L# k) c 
    }& A6 ]5 b# M) k 
     8 r% f  f' k' ?4 R 
      
. X, k. l; y, B& y}

7 d; `4 I' F7 _. s

5 T* j. n2 g. L" F/ T. q! j

zan