[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>
( O2 V6 J1 T- g5 q% h0 g: J* Z#include <time.h>+ s* |2 h: V7 i1 q4 v8 `
#include <math.h>$ O; j4 [$ g- ^( f
#include <stdlib.h>
; m\" `* q0 x$ D; E/ I0 j#include <iostream>
! H3 [9 e% ] g$ ~\" L$ R. G/ D2 E: vusing namespace std;/ h- k) \5 g. |( Z, {
#define DATA 800
; {' c+ C6 E4 x% u% P#define IN 2
8 k7 P. P, l5 v#define OUT 1
& `$ G) } x+ {#define NEURON 45\" m4 W\" F# |% j' r1 S. B' {
#define TRAINC 20000
/ Y( n- p& x( s/ B, ~. E! Y4 e7 A # \; |8 y/ e( A, O- J- O9 q
double Fx(double x)6 E% ?7 p. ~# [( n$ Q
{# |& E- m* d; W/ @, g. e
return 1 / (1 + exp(-1 * x));0 N! s4 A5 T- v& h5 K
}$ p- C! j5 j$ y
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层) {2 a, T* ^) r& [+ [+ D
//样本输入
7 V( b# [( @: L& H' {# wdouble La[DATA][IN];( S; a+ G: h J+ Q$ p. C
//样本输出) S E! f: m# n5 V4 ~4 Z6 t
double Lc[DATA][OUT];
' Z; Q* `( j p7 [4 D\" D//La->Lb权重 @2 [$ p* o: w\" o! v1 w/ O+ e H
double Wab[NEURON][IN];6 k/ \6 t# s0 x: u6 h8 G* Y
//Lb->Lc权重
0 H6 n2 j1 b6 U6 Mdouble Wbc[OUT][NEURON];+ G. f B9 i2 i
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
3 }; i. a5 R& I$ M' k& ]double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
- e# e) d3 ]( T0 N\" a- a4 p8 g% t
! H! k- G: D+ [- z2 S- L1 t//Lb层输出. I- X9 h, v0 M6 v7 l- P
double LbOut[NEURON];& F0 }! d0 C- G( _
//Lc层输出- ]) I: p\" Q/ z( z+ o; v
double LcOut[OUT];
! x8 _% |, E$ ^' _$ E; l
4 G- v! f4 T6 I9 f3 I# {//Lc层单元的一般化误差
, W. b' Q7 i' i7 x3 x5 O2 Odouble Dc[OUT];
3 W8 U$ ^2 E) e2 O//Lb层单元的一般化误差! {- X( F$ S. ^9 |3 D: s8 _
double Db[NEURON];8 D6 Z7 v* I7 v- q+ l, j! R! T
6 P4 l( W1 ?3 n$ M9 ?//设置样本数据
4 K3 P- D2 Y' g2 dvoid setSample() |% W2 g3 s1 C% m# H T- s4 @
{
/ z! I: u- _' o: `, d+ K: }9 V' h srand((unsigned)time(NULL));
: O! H, S. H+ w int i, j;* M, o/ o' I. X) a' h* h9 |! C
for (i = 0; i < DATA; i++)( m0 U3 }4 Z3 l\" u* u: w
{( D* p6 ?( S0 z0 V3 `2 R0 K
for (j = 0; j < IN; j++)
$ U C6 h) c, V* l y6 m {) Q; e n- V j( d# y2 v: Q
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;* g( E, b3 w9 n1 \5 R
}: g$ c, L0 {8 Q1 N& T# d: j0 T
8 `! D- W& q \* I& i
for (j = 0; j < OUT; j++)
( v p5 X+ X( D! J Lc[j] = La[0] + La[1];
) \& Y\" H) Z @0 O- n }4 L: L! u) E; }$ \
}
4 O7 m: v Q9 B' z; I7 o//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）& l; m& G7 M! o4 y _% g
void initNet()
1 q/ Y( |\" P- u\" c5 j. R6 Z+ _{0 [\" Q) H2 N9 B b* V+ l
srand((unsigned)time(NULL));
% ] ~4 {. M1 I& w# C5 p. Z //两部分的权值设置随机值【-1,1】8 K0 x) c7 H% P. J( c
int i, j;
. q+ E- E$ z* b- ?4 T for (i = 0; i < NEURON; i++): `$ b\" h% N. f# D
for (j = 0; j < IN; j++)) X8 R: H1 V) R3 U) I! o
{# D. \4 z' M$ _( R% J6 T! j: L
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;$ o8 j; w o$ ?* p
Wab[j] /= 20;
: K [& H\" F+ f7 N$ [ }
% n _\" Y- R; Y; }% a + D* ~) n: {. e
for (i = 0; i < OUT; i++)2 G- G1 A/ c0 n+ d5 ~+ z
for (j = 0; j < NEURON; j++)
0 ~; T5 ^. f1 F3 w/ @4 H {( h- G9 m: ]; G
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;- S6 F+ K7 R1 A! y
Wbc[j] /= 20;2 O7 d* \8 }2 C( u( O# {
}6 j( l1 N1 [) u6 \* ~) T5 T$ z4 l
& `1 M, G: M: U4 F9 f0 Q: q //找出每个向量最小最大值，并进行归一化$ G! Z6 f1 }6 s+ [
for (i = 0; i < IN; i++)
) B* u5 @. R8 Y* W {: V6 S6 X1 y& T/ N) }
L! }* o) b8 R7 Z3 d% \ MinIn = MaxIn = La[0];& A9 R2 V ~. I\" r: C! I
for (j = 0; j < DATA; j++)
5 x G% u. @* T1 v& ~ {
! V$ R+ b' [& W! J+ g( A) G& T if (MinIn > La[j])
+ o7 y8 _4 t7 Y' |9 Z! z MinIn = La[j];8 V I: Y! n; p9 r2 F: ]
if (MaxIn < La[j])/ U6 X9 |2 a9 a/ X2 b% e; p
MaxIn = La[j]; b- u1 ?( b; e
}) D5 f$ q& T+ N2 l
/ p) F$ `\" B6 N+ ?$ {* t4 a& q
: ?, K* g. m6 J! P! I0 z% Z( X: Y
}+ `( J\" i3 l% [# A
; b' w N, D7 \$ x for (i = 0; i < OUT; i++)6 B# i, g' q1 }+ g! @! D% O: G
{
$ Y1 _; e$ B! o
' s% k9 p, u% A) A MinOut = MaxOut = Lc[0];. z0 e, z) e2 b1 n
for (j = 0; j < DATA; j++)
7 B& G1 \0 U$ G# z k! n {
8 b9 g6 n9 v- O+ E' G7 u if (MinOut > Lc[j]); e' K- L8 R& }( {
MinOut = Lc[j];
0 `3 E& o# E! ]; s! i/ w0 Q if (MaxOut < Lc[j])
6 K+ X# W2 {% I7 }. D MaxOut = Lc[j];) d& h* M3 t! l7 ~6 _. b8 X
}
) j8 `( [2 k. e- c4 A5 I - d+ _: H0 o! \- y# Z
}
: C% e9 X, t: l * N$ F# h7 h' N7 j- s. r4 [: v
//归一化# G\" B5 q\" p6 ^7 r; K
for (i = 0; i < IN; i++)
( A2 `9 X) k/ M for (j = 0; j < DATA; j++)4 J\" _! [$ _; s: I
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);\" e\" s1 ~& ~0 U) r
, x- h2 m( `. m; c K( r * x* T1 L- O; q; P/ F* P4 O
for (i = 0; i < OUT; i++)6 E\" {) F- v2 `# P0 c
for (j = 0; j < DATA; j++)
; E2 U# I! C) m\" ?8 t& N1 L: U/ | Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
* L' G- r+ W) l& F y# F
+ K5 |: A1 }, ]% B) S% _: E; ?; X
- O! D\" [+ i\" n5 x
. G# h$ m\" ^3 f% e5 I}2 m$ g+ G- c+ @4 L; f6 l4 |* A
void getActiveVal(int dataIndex)
\" z5 {9 G# }0 |9 ]; L$ s{
8 s0 M/ o\" t. V; c int i, j;9 ]\" A: }: D# B: x5 \' ?/ g! j
double sum;
' |) i2 r/ b* u9 O' V; e5 [ for (i = 0; i < NEURON; i++)' X2 }3 a5 c% `2 ~3 z# \2 p
{
! V2 H; o7 f3 ]8 h# n* Z' W- W sum = 0;, V$ H5 H$ k8 n
for (j = 0; j < IN; j++)
9 \+ ?/ ~1 ^# L3 h0 D$ O$ G( ? sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];5 w$ V+ C5 V# G7 g
: Z4 a; [5 y% U1 U! x9 _% v1 @/ w LbOut = Fx(sum);$ o5 {, i, o4 N6 Y2 L
) V9 F6 p/ S0 F! E: } }: r0 i' \' b3 }, ~8 d+ d\" I
. l' q8 n- f; ?# P0 B\" I) P
for (i = 0; i < OUT; i++)1 q D+ J- s3 y) h: W2 N, @9 d/ A
{
9 P7 A& G. D( F- p) u' g. D sum = 0;: [* C& X* J& h- r; b
for (j = 0; j < NEURON; j++)- M+ d; g# T4 A! B; J$ [
sum += Wbc[j] * LbOut[j];\" Q* _& W4 V* H4 g* \7 r
1 F; M6 d, B7 n( g\" ^& T
LcOut = Fx(sum);8 y, E/ s6 z4 A
}
7 T* `. |. l$ S- X+ \: X% f}/ M\" U7 ~, J8 D# j9 D8 W
void backUp(int dataIndex)- }( j% R\" n5 t
{
6 J; \: d! Y; r4 W9 ? int i, j;
: O+ _) g( ?* B& } double sum = 0;3 v) P5 I. b9 F/ [\" {
//Lc层单元的一般化误差
6 O3 t# x% r( w1 q for (i = 0; i < OUT; i++)
$ T! D0 {: k7 h7 A# i1 ~ Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
6 o: ^\" o2 W9 o2 P
7 i. B8 ]) z; q! ^: V/ g //Lb层单元的一般化误差
0 d0 ^# R( B' z6 d/ R, e4 D6 j. m$ [ for (i = 0; i < NEURON; i++)( }6 R/ `* b H& v& ~ F( `8 m
{+ C# Q/ [+ s& k9 t# Q! ^2 n
sum = 0;
5 ~1 S( U0 @\" B7 J. c$ n* t% Z for (j = 0; j < OUT; j++)
+ \# O: j2 F1 m\" u/ x b7 I5 [ {
: H0 G9 [. R, ]3 E5 ^ sum += Wbc[j] * Dc[j];/ b' s7 [! ^: e; N) W2 w
}
\" S k4 W, c# S r1 p. r\" A/ H Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
: A5 B, w- Y\" r9 B5 H1 b8 Y }' \$ W( W1 E$ _
2 K8 h5 _9 v) |, { double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
9 L4 `7 t3 `- u% [$ D5 v' f
5 `$ ?4 L8 h2 F8 e for (i = 0; i < OUT; i++)\" q\" h( {6 g9 @( Y
for (j = 0; j < NEURON; j++)
& K. k* W! J9 _; @ Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;; W6 {7 Q9 o/ ]# y) S
7 U# U\" A; a& P9 A U for (i = 0; i < NEURON; i++)# f6 ~& @0 }/ J# K
for (j = 0; j < IN; j++)
# o* t8 J I' x' {# h% V( d Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
- D. p) H; T, A- s( o: E$ p
% Z. {# s3 B\" K
+ U! Q8 v5 d; r) S; Y7 |7 d$ u% |
5 z; `. X; T0 e) \7 S}
/ O; I5 s- @+ s\" L
. c. f$ l0 V( \2 B* Q/ edouble result(double d1, double d2)% W, W/ p5 g4 K, |5 @5 U# j( `
{) E( n& ~& H% ^6 l
int i, j;9 }, ?: {4 b. u4 s& @
double sum;
# A\" f% @2 \( u8 |: u- h8 f, R1 X d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
* K\" g, c2 i, e. Q! f: Z. e d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);\" e9 k+ T/ l1 c9 p8 w3 S6 ^. T& I
' N4 K1 c1 ?+ [& G for (i = 0; i < NEURON; i++)4 e2 W' u( q9 u7 R
{. }3 _: G e& J$ ]0 ~
sum = 0; $ c5 H\" Y1 w& D
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;+ A s) a, D. W; z. Q/ z. |) y
LbOut= Fx(sum);
2 W# R0 [/ r! F\" @5 S6 W }
( }5 ]& O* y( F ?- y$ v& z1 \/ t
, F8 f) d E& ?, M sum = 0;3 ] _: ]5 B p! p+ f( ^' t
for (j = 0; j < NEURON; j++); m K- w; J V# D9 L& Q: `* Q
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];9 y. z# z* b* y0 R\" r+ w5 }$ f
6 F+ ~7 b/ @; Y2 V( _& U; \; d4 @ LcOut[0] = Fx(sum);
( R% l# U! J* E) A3 X# z
1 q% E' i4 `% [: w+ `$ j return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
% u5 Q$ `9 [6 s/ _1 N
% R+ C D) z- A9 W1 S* z6 q8 j4 H) f
* s- B7 O, H, j4 `9 J}
+ |0 _ k' Y3 x0 j* a- p0 J' Qvoid train()
% \0 c( h: S/ B/ c2 @\" w0 M& |2 Z{
# j% J0 t3 \) c8 e# s \4 F2 a1 b3 i int i, j, no = 0;
# [* c2 C+ F% S+ w. z* G double e = 0;
' f8 i% ?$ T5 m f( U3 j do{, k I O& \! B
e = 0;
/ O1 ^9 h6 q7 r+ p\" P for (i = 0; i < DATA; i++)
+ K$ y# p1 X7 L {3 P j! s0 N; ?\" `7 |
getActiveVal(i); c+ h4 ~. R% B; l; Z
backUp(i); I: B( }! x0 D) b5 S
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
5 B! @4 U- l6 u6 o# ? r8 F }
, ^% l+ s4 ]4 B+ E( `3 y
& d! B( _8 d- @/ Z: k cout << no << " " << e << endl;. Q( |\" M9 c9 ^# z/ K
no++;5 u% b7 K) g7 M, |3 b4 A/ T3 R
} while (no < 1000);
2 ]: ]4 l% o4 ^7 B% H) K1 R( W\" b ! f' V( X3 A4 Q5 x
( R3 u; ^\" W\" [6 [$ Y4 L4 q. N/ ^}
- x\" K4 ~! r. I1 B2 b & Z0 n* c- |: @2 T d m3 W# o0 Q
void main(int argc, char const *argv[])/ I8 l+ D$ t2 V+ z
{
6 m+ j- ?9 f: o9 z& u; v: h
' }6 Z8 n% \0 B. q+ Y: Z L) o setSample();; |2 V# i4 O2 }/ Z\" A' E
initNet();1 S; ]$ S% I% a& ]
train();; e0 A; _ h1 v+ L# P: [
double a, b;
while (1); d; ]7 K6 J* D+ x# V2 l
{# Q9 E, W6 @& ~, g# U) n; H
cout << "print two numbers" << endl;7 y! e$ }' F$ s, {3 |, r% S
cin >> a >> b;
/ ]7 v. u2 X\" }$ Q0 m A/ Y2 z+ b! A cout << "result:" << result(a, b) << endl;
$ \% M$ y: b; C$ g. \1 @ }& \* o$ g$ Y# A7 d- [2 w* \8 _
) h! }6 l. L+ m
. E8 F% ^5 C4 o0 Z: Z}

#include <stdio.h> 
( O2 V6 J1 T- g5 q% h0 g: J* Z#include <time.h>+ s* |2 h: V7 i1 q4 v8 ` 
#include <math.h>$ O; j4 [$ g- ^( f 
#include <stdlib.h> 
; m\" `* q0 x$ D; E/ I0 j#include <iostream> 
! H3 [9 e% ]  g$ ~\" L$ R. G/ D2 E: vusing namespace std;/ h- k) \5 g. |( Z, { 
#define DATA  800 
; {' c+ C6 E4 x% u% P#define IN 2 
8 k7 P. P, l5 v#define OUT 1 
& `$ G) }  x+ {#define NEURON 45\" m4 W\" F# |% j' r1 S. B' { 
#define TRAINC 20000 
/ Y( n- p& x( s/ B, ~. E! Y4 e7 A # \; |8 y/ e( A, O- J- O9 q 
double Fx(double x)6 E% ?7 p. ~# [( n$ Q 
{# |& E- m* d; W/ @, g. e 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));0 N! s4 A5 T- v& h5 K 
}$ p- C! j5 j$ y 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层) {2 a, T* ^) r& [+ [+ D 
//样本输入 
7 V( b# [( @: L& H' {# wdouble La[DATA][IN];( S; a+ G: h  J+ Q$ p. C 
//样本输出) S  E! f: m# n5 V4 ~4 Z6 t 
double Lc[DATA][OUT]; 
' Z; Q* `( j  p7 [4 D\" D//La->Lb权重  @2 [$ p* o: w\" o! v1 w/ O+ e  H 
double Wab[NEURON][IN];6 k/ \6 t# s0 x: u6 h8 G* Y 
//Lb->Lc权重 
0 H6 n2 j1 b6 U6 Mdouble Wbc[OUT][NEURON];+ G. f  B9 i2 i 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
3 }; i. a5 R& I$ M' k& ]double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
- e# e) d3 ]( T0 N\" a- a4 p8 g% t 
! H! k- G: D+ [- z2 S- L1 t//Lb层输出. I- X9 h, v0 M6 v7 l- P 
double LbOut[NEURON];& F0 }! d0 C- G( _ 
//Lc层输出- ]) I: p\" Q/ z( z+ o; v 
double LcOut[OUT]; 
! x8 _% |, E$ ^' _$ E; l 
4 G- v! f4 T6 I9 f3 I# {//Lc层单元的一般化误差 
, W. b' Q7 i' i7 x3 x5 O2 Odouble Dc[OUT]; 
3 W8 U$ ^2 E) e2 O//Lb层单元的一般化误差! {- X( F$ S. ^9 |3 D: s8 _ 
double Db[NEURON];8 D6 Z7 v* I7 v- q+ l, j! R! T 
 
6 P4 l( W1 ?3 n$ M9 ?//设置样本数据 
4 K3 P- D2 Y' g2 dvoid setSample()  |% W2 g3 s1 C% m# H  T- s4 @ 
{ 
/ z! I: u- _' o: `, d+ K: }9 V' h    srand((unsigned)time(NULL)); 
: O! H, S. H+ w    int i, j;* M, o/ o' I. X) a' h* h9 |! C 
    for (i = 0; i < DATA; i++)( m0 U3 }4 Z3 l\" u* u: w 
    {( D* p6 ?( S0 z0 V3 `2 R0 K 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
$ U  C6 h) c, V* l  y6 m        {) Q; e  n- V  j( d# y2 v: Q 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;* g( E, b3 w9 n1 \5 R 
        }: g$ c, L0 {8 Q1 N& T# d: j0 T 
 8 `! D- W& q  \* I& i 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
( v  p5 X+ X( D! J            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
) \& Y\" H) Z  @0 O- n    }4 L: L! u) E; }$ \ 
} 
4 O7 m: v  Q9 B' z; I7 o//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）& l; m& G7 M! o4 y  _% g 
void initNet() 
1 q/ Y( |\" P- u\" c5 j. R6 Z+ _{0 [\" Q) H2 N9 B  b* V+ l 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
% ]  ~4 {. M1 I& w# C5 p. Z    //两部分的权值设置随机值【-1,1】8 K0 x) c7 H% P. J( c 
    int i, j; 
. q+ E- E$ z* b- ?4 T    for (i = 0; i < NEURON; i++): `$ b\" h% N. f# D 
        for (j = 0; j < IN; j++)) X8 R: H1 V) R3 U) I! o 
        {# D. \4 z' M$ _( R% J6 T! j: L 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;$ o8 j; w  o$ ?* p 
            Wab[j] /= 20; 
: K  [& H\" F+ f7 N$ [        } 
% n  _\" Y- R; Y; }% a + D* ~) n: {. e 
    for (i = 0; i < OUT; i++)2 G- G1 A/ c0 n+ d5 ~+ z 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
0 ~; T5 ^. f1 F3 w/ @4 H        {( h- G9 m: ]; G 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;- S6 F+ K7 R1 A! y 
            Wbc[j] /= 20;2 O7 d* \8 }2 C( u( O# { 
        }6 j( l1 N1 [) u6 \* ~) T5 T$ z4 l 
      
& `1 M, G: M: U4 F9 f0 Q: q    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化$ G! Z6 f1 }6 s+ [ 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
) B* u5 @. R8 Y* W    {: V6 S6 X1 y& T/ N) } 
          
  L! }* o) b8 R7 Z3 d% \        MinIn = MaxIn = La[0];& A9 R2 V  ~. I\" r: C! I 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
5 x  G% u. @* T1 v& ~        { 
! V$ R+ b' [& W! J+ g( A) G& T            if (MinIn > La[j]) 
+ o7 y8 _4 t7 Y' |9 Z! z                MinIn = La[j];8 V  I: Y! n; p9 r2 F: ] 
            if (MaxIn < La[j])/ U6 X9 |2 a9 a/ X2 b% e; p 
                MaxIn = La[j];  b- u1 ?( b; e 
        }) D5 f$ q& T+ N2 l 
     / p) F$ `\" B6 N+ ?$ {* t4 a& q 
         : ?, K* g. m6 J! P! I0 z% Z( X: Y 
    }+ `( J\" i3 l% [# A 
 
; b' w  N, D7 \$ x    for (i = 0; i < OUT; i++)6 B# i, g' q1 }+ g! @! D% O: G 
    { 
$ Y1 _; e$ B! o          
' s% k9 p, u% A) A        MinOut = MaxOut = Lc[0];. z0 e, z) e2 b1 n 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
7 B& G1 \0 U$ G# z  k! n        { 
8 b9 g6 n9 v- O+ E' G7 u            if (MinOut > Lc[j]); e' K- L8 R& }( { 
                MinOut = Lc[j]; 
0 `3 E& o# E! ]; s! i/ w0 Q            if (MaxOut < Lc[j]) 
6 K+ X# W2 {% I7 }. D                MaxOut = Lc[j];) d& h* M3 t! l7 ~6 _. b8 X 
        } 
) j8 `( [2 k. e- c4 A5 I - d+ _: H0 o! \- y# Z 
    } 
: C% e9 X, t: l * N$ F# h7 h' N7 j- s. r4 [: v 
    //归一化# G\" B5 q\" p6 ^7 r; K 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
( A2 `9 X) k/ M        for (j = 0; j < DATA; j++)4 J\" _! [$ _; s: I 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);\" e\" s1 ~& ~0 U) r 
             
, x- h2 m( `. m; c  K( r * x* T1 L- O; q; P/ F* P4 O 
    for (i = 0; i < OUT; i++)6 E\" {) F- v2 `# P0 c 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
; E2 U# I! C) m\" ?8 t& N1 L: U/ |            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
* L' G- r+ W) l& F  y# F          
+ K5 |: A1 }, ]% B) S% _: E; ?; X             
- O! D\" [+ i\" n5 x 
. G# h$ m\" ^3 f% e5 I}2 m$ g+ G- c+ @4 L; f6 l4 |* A 
void getActiveVal(int dataIndex) 
\" z5 {9 G# }0 |9 ]; L$ s{ 
8 s0 M/ o\" t. V; c    int i, j;9 ]\" A: }: D# B: x5 \' ?/ g! j 
    double sum; 
' |) i2 r/ b* u9 O' V; e5 [    for (i = 0; i < NEURON; i++)' X2 }3 a5 c% `2 ~3 z# \2 p 
    { 
! V2 H; o7 f3 ]8 h# n* Z' W- W        sum = 0;, V$ H5 H$ k8 n 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
9 \+ ?/ ~1 ^# L3 h0 D$ O$ G( ?            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];5 w$ V+ C5 V# G7 g 
          
: Z4 a; [5 y% U1 U! x9 _% v1 @/ w        LbOut = Fx(sum);$ o5 {, i, o4 N6 Y2 L 
 
) V9 F6 p/ S0 F! E: }    }: r0 i' \' b3 }, ~8 d+ d\" I 
 . l' q8 n- f; ?# P0 B\" I) P 
    for (i = 0; i < OUT; i++)1 q  D+ J- s3 y) h: W2 N, @9 d/ A 
    { 
9 P7 A& G. D( F- p) u' g. D        sum = 0;: [* C& X* J& h- r; b 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)- M+ d; g# T4 A! B; J$ [ 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];\" Q* _& W4 V* H4 g* \7 r 
         1 F; M6 d, B7 n( g\" ^& T 
        LcOut = Fx(sum);8 y, E/ s6 z4 A 
    } 
7 T* `. |. l$ S- X+ \: X% f}/ M\" U7 ~, J8 D# j9 D8 W 
void backUp(int dataIndex)- }( j% R\" n5 t 
{ 
6 J; \: d! Y; r4 W9 ?    int i, j; 
: O+ _) g( ?* B& }    double sum = 0;3 v) P5 I. b9 F/ [\" { 
    //Lc层单元的一般化误差 
6 O3 t# x% r( w1 q    for (i = 0; i < OUT; i++) 
$ T! D0 {: k7 h7 A# i1 ~        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
6 o: ^\" o2 W9 o2 P 
7 i. B8 ]) z; q! ^: V/ g    //Lb层单元的一般化误差 
0 d0 ^# R( B' z6 d/ R, e4 D6 j. m$ [    for (i = 0; i < NEURON; i++)( }6 R/ `* b  H& v& ~  F( `8 m 
    {+ C# Q/ [+ s& k9 t# Q! ^2 n 
        sum = 0; 
5 ~1 S( U0 @\" B7 J. c$ n* t% Z        for (j = 0; j < OUT; j++) 
+ \# O: j2 F1 m\" u/ x  b7 I5 [        { 
: H0 G9 [. R, ]3 E5 ^            sum += Wbc[j] * Dc[j];/ b' s7 [! ^: e; N) W2 w 
        } 
\" S  k4 W, c# S  r1 p. r\" A/ H        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
: A5 B, w- Y\" r9 B5 H1 b8 Y    }' \$ W( W1 E$ _ 
 
2 K8 h5 _9 v) |, {    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
9 L4 `7 t3 `- u% [$ D5 v' f 
5 `$ ?4 L8 h2 F8 e    for (i = 0; i < OUT; i++)\" q\" h( {6 g9 @( Y 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
& K. k* W! J9 _; @            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;; W6 {7 Q9 o/ ]# y) S 
 
7 U# U\" A; a& P9 A  U    for (i = 0; i < NEURON; i++)# f6 ~& @0 }/ J# K 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
# o* t8 J  I' x' {# h% V( d            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
- D. p) H; T, A- s( o: E$ p 
% Z. {# s3 B\" K      
+ U! Q8 v5 d; r) S; Y7 |7 d$ u% |      
5 z; `. X; T0 e) \7 S} 
/ O; I5 s- @+ s\" L 
. c. f$ l0 V( \2 B* Q/ edouble result(double d1, double d2)% W, W/ p5 g4 K, |5 @5 U# j( ` 
{) E( n& ~& H% ^6 l 
    int i, j;9 }, ?: {4 b. u4 s& @ 
    double sum; 
# A\" f% @2 \( u8 |: u- h8 f, R1 X    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
* K\" g, c2 i, e. Q! f: Z. e    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);\" e9 k+ T/ l1 c9 p8 w3 S6 ^. T& I 
 
' N4 K1 c1 ?+ [& G    for (i = 0; i < NEURON; i++)4 e2 W' u( q9 u7 R 
    {. }3 _: G  e& J$ ]0 ~ 
        sum = 0;         $ c5 H\" Y1 w& D 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;+ A  s) a, D. W; z. Q/ z. |) y 
        LbOut= Fx(sum); 
2 W# R0 [/ r! F\" @5 S6 W    } 
( }5 ]& O* y( F  ?- y$ v& z1 \/ t 
, F8 f) d  E& ?, M    sum = 0;3 ]  _: ]5 B  p! p+ f( ^' t 
    for (j = 0; j < NEURON; j++); m  K- w; J  V# D9 L& Q: `* Q 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];9 y. z# z* b* y0 R\" r+ w5 }$ f 
      
6 F+ ~7 b/ @; Y2 V( _& U; \; d4 @    LcOut[0] = Fx(sum); 
( R% l# U! J* E) A3 X# z      
1 q% E' i4 `% [: w+ `$ j    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
% u5 Q$ `9 [6 s/ _1 N 
% R+ C  D) z- A9 W1 S* z6 q8 j4 H) f 
* s- B7 O, H, j4 `9 J} 
+ |0 _  k' Y3 x0 j* a- p0 J' Qvoid train() 
% \0 c( h: S/ B/ c2 @\" w0 M& |2 Z{ 
# j% J0 t3 \) c8 e# s  \4 F2 a1 b3 i    int i, j, no = 0; 
# [* c2 C+ F% S+ w. z* G    double e = 0; 
' f8 i% ?$ T5 m  f( U3 j    do{, k  I  O& \! B 
        e = 0; 
/ O1 ^9 h6 q7 r+ p\" P        for (i = 0; i < DATA; i++) 
+ K$ y# p1 X7 L        {3 P  j! s0 N; ?\" `7 | 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  c+ h4 ~. R% B; l; Z 
            backUp(i);  I: B( }! x0 D) b5 S 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
5 B! @4 U- l6 u6 o# ?  r8 F        } 
, ^% l+ s4 ]4 B+ E( `3 y          
& d! B( _8 d- @/ Z: k        cout << no << " " << e << endl;. Q( |\" M9 c9 ^# z/ K 
        no++;5 u% b7 K) g7 M, |3 b4 A/ T3 R 
    } while (no < 1000); 
2 ]: ]4 l% o4 ^7 B% H) K1 R( W\" b ! f' V( X3 A4 Q5 x 
 
( R3 u; ^\" W\" [6 [$ Y4 L4 q. N/ ^} 
- x\" K4 ~! r. I1 B2 b & Z0 n* c- |: @2 T  d  m3 W# o0 Q 
void  main(int argc, char const *argv[])/ I8 l+ D$ t2 V+ z 
{ 
6 m+ j- ?9 f: o9 z& u; v: h      
' }6 Z8 n% \0 B. q+ Y: Z  L) o    setSample();; |2 V# i4 O2 }/ Z\" A' E 
    initNet();1 S; ]$ S% I% a& ] 
    train();; e0 A; _  h1 v+ L# P: [ 
    double a, b; 
  v+ x/ ?* C( k2 o% }9 R9 l$ a) |* G; W    while (1); d; ]7 K6 J* D+ x# V2 l 
    {# Q9 E, W6 @& ~, g# U) n; H 
        cout << "print two numbers" << endl;7 y! e$ }' F$ s, {3 |, r% S 
        cin >> a >> b; 
/ ]7 v. u2 X\" }$ Q0 m  A/ Y2 z+ b! A        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
$ \% M$ y: b; C$ g. \1 @    }& \* o$ g$ Y# A7 d- [2 w* \8 _ 
     ) h! }6 l. L+ m 
      
. E8 F% ^5 C4 o0 Z: Z}

* x, N/ J) ]* s3 `
0 A" [4 ?& \: h* `

zan