[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>
l/ J& Z4 e8 I5 g# V4 x#include <time.h>
& T2 P6 _+ {& e9 ] K W#include <math.h>
. d\" _: X( U5 H7 l3 a#include <stdlib.h>
* @# J( ]( j\" n0 u1 r1 w#include <iostream>; J2 U, h: z* n2 ?9 Z1 N& F% N
using namespace std;% G7 _/ v; P- I8 i
#define DATA 800
#define IN 2
+ a7 j: u2 g4 z) h- t1 ]. d8 G#define OUT 1
( F4 O+ E; Z5 a: v8 I* n/ k#define NEURON 456 }' s0 r# @; K
#define TRAINC 20000
8 F( q4 p\" J( m( g , ^6 l5 b7 b2 }
double Fx(double x)7 R# [' t( H) f- T/ l3 f* P& i
{3 B/ M: U2 Y) B, p6 [* z% d9 y( _
return 1 / (1 + exp(-1 * x));! X6 [9 b- e7 F& y u$ S5 r8 i
}& i! L8 u# ~& H8 A4 P
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
6 `/ \* q7 ], q\" ]; K//样本输入/ |\" C9 |7 a6 V\" [
double La[DATA][IN];# R# a4 w; t) |+ f2 U P
//样本输出+ f% `& |# r$ \. I
double Lc[DATA][OUT];$ ^\" n* U5 n# Q; [; T! T! I' I! q
//La->Lb权重
8 h- A0 V5 [2 p! Wdouble Wab[NEURON][IN];
; K h! n- d\" R% ]+ U+ T2 ~1 k//Lb->Lc权重
2 `( O) n0 Y& rdouble Wbc[OUT][NEURON];\" ~/ \) f\" i8 J8 }) K8 o# P2 x0 ]# a
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
8 x, p' E' }& w) N# e$ P5 idouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];+ Q. f4 v3 V) ~; c8 M* l6 ?, Q
4 W& k& J% e8 A\" E3 q! `: p# b//Lb层输出# x# p4 J# I* a; x
double LbOut[NEURON];
8 ^& X: P* j+ I3 f! o. N//Lc层输出1 u! J& E9 S\" F' [+ T
double LcOut[OUT];4 p2 ]$ z& k' s) ^/ L! u
+ t% R. w# J3 C\" a$ S& s
//Lc层单元的一般化误差
) _ D( u0 b9 M4 `5 D\" e% T8 ^& @double Dc[OUT];
9 \# e7 Z' V. F% I1 _//Lb层单元的一般化误差
y9 [: j$ J7 M5 C# c7 jdouble Db[NEURON];
+ j; A% W- Q9 W 9 X E1 ^( v% W
//设置样本数据
- s# _\" K3 r* c\" j1 S- X\" tvoid setSample()& F ^& \! k9 Q6 a
{) w; q+ a- H T5 w. T! N
srand((unsigned)time(NULL));6 o$ t4 a& }% g1 J% d0 [0 M
int i, j;5 l& O& n8 ^ d- ^) [4 j Q0 P
for (i = 0; i < DATA; i++)( I$ P# `7 Q1 v+ x, e
{
( y. f- a0 \9 l! F& m6 u\" l for (j = 0; j < IN; j++)
. J$ }: \\" c1 W {# q4 A6 v) w. U4 C' ?
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
& a5 B/ }5 Q8 Y+ h, X }
F% _* }) j\" U5 m\" V ( h5 {. N* @ q4 E\" H
for (j = 0; j < OUT; j++)
0 d: M8 |6 P+ ]1 }\" i2 W8 M$ G Lc[j] = La[0] + La[1];& n6 o- \; a0 N, I8 O- L
}
0 O2 Y$ `$ G, P1 d: u}9 @3 Z! ^4 f8 U3 J: z* T/ j
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
' V8 w% I. F+ B, ?5 Tvoid initNet()0 p; C# ~ v' P\" r s9 }
{
) D; O9 g; c: L' o; D$ e1 b srand((unsigned)time(NULL));
: }: ?4 H) G/ |) C+ p5 J //两部分的权值设置随机值【-1,1】) Q A4 P: c( Y, F4 o
int i, j;. _, h4 z) N d8 ?$ u7 _
for (i = 0; i < NEURON; i++)2 g: p, U; K1 j+ t
for (j = 0; j < IN; j++)
1 B# U% A& @/ R/ c7 O\" A2 i {! i7 K+ r4 q8 T5 |, J# j
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;/ |: g1 c9 M7 q& c1 n8 a+ A
Wab[j] /= 20;; f( {4 h( I# P
}
1 O+ y: X- F3 k ' q% T2 P$ S* A# [
for (i = 0; i < OUT; i++)4 X1 h+ |% b; f( i# I% O
for (j = 0; j < NEURON; j++)
6 E$ m1 c# G; h; S; W5 G- ?) Q9 f {
/ F% {- n8 B; ]% _/ R! B Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ k4 N. z7 p! Q6 E
Wbc[j] /= 20;
: V4 V\" B, z5 u9 h( a' H8 a- N }2 ?& j. {- q5 B9 e( ?' K5 g) W
5 g$ [$ i! ~7 Y! {0 P; |. W //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
$ e% X5 `% C5 J7 |. q; z! q# O3 B! ^; N for (i = 0; i < IN; i++)/ t& }# H. f, H1 d% L4 x6 I
{
( x ?4 ?3 h% t! h+ ]% Q
) J* U7 B$ C6 R0 e$ z5 M4 \ MinIn = MaxIn = La[0];3 K8 [0 G- K6 F3 X/ C) g\" n6 p
for (j = 0; j < DATA; j++); F6 O4 @5 q# {
{
2 A/ P2 \; v' F t7 e if (MinIn > La[j])
) S3 }2 r* }$ g4 T% x' c1 J MinIn = La[j];& s7 q, ]\" M+ Q5 N- }7 ]
if (MaxIn < La[j])$ S& _$ G. Y' d F, S. r# D+ m\" H
MaxIn = La[j];
: h& s4 c! q( n+ Y! C }
3 V, L' @# K\" {1 P \" C6 ^3 z4 \: x$ [3 P
) ?) v9 R% g* Z* e }$ R1 L; ^7 A2 b* ^: K
2 \\" t* p) ~' h\" C! `1 B for (i = 0; i < OUT; i++)
& ~4 O' t' x. R2 q; i {
4 D9 T- \8 q6 v9 I% A# {( k \" I8 P: @ J/ T1 l
MinOut = MaxOut = Lc[0];
$ D/ l8 J; d\" H7 ^5 m, a for (j = 0; j < DATA; j++)+ J/ A* _. L# I& U4 Y
{2 ?7 K& K V# m K
if (MinOut > Lc[j])
3 _) I# u& e' e( X$ x ` MinOut = Lc[j];! Z5 g& G8 t9 p* D9 O2 u9 |
if (MaxOut < Lc[j]) v+ Y7 V2 o\" y- ]: o
MaxOut = Lc[j];
: _- ~- m7 [$ i\" ^ }
4 x/ S6 Y$ m8 [: p) T \" Z s! L0 J/ j
}\" B- f2 `0 [/ m2 Z
6 C( `( J% F$ q( L
//归一化* G) t( t' q5 S1 T
for (i = 0; i < IN; i++)! i7 H9 O, E6 n' A4 c% ~
for (j = 0; j < DATA; j++)9 g) \3 ?* e h! _
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
( K/ p. M4 P4 {. P7 P
; H8 F+ t7 s/ O! U
1 v6 C( d\" i$ S% C2 e for (i = 0; i < OUT; i++)
) w8 p% ]& \# { for (j = 0; j < DATA; j++) G2 I/ N, d, B, @
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
7 z1 u- T9 _: o. u8 B 7 f5 b2 S1 d# Z+ l
5 N2 {# z) v9 g; ]/ H9 G' n & R/ [- o% C* b$ o
}( @; e1 ?! x$ Z\" N% g/ P
void getActiveVal(int dataIndex)
\" x+ w/ d' G0 ^) `' W! [0 f% G{
+ Q5 `1 B) l: Z/ c4 s6 O int i, j;' t! i6 [: G4 q/ `
double sum;
! |! w& b# F8 M7 ~$ X% P) m for (i = 0; i < NEURON; i++)
1 f5 Z4 h) W' M9 q% d {3 S6 f% g& D$ w* c9 @
sum = 0;
+ D7 g/ a8 g9 V5 \, G6 { for (j = 0; j < IN; j++)
?* R# z- X' e) j& B sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];6 N& E c' e$ Q/ R: |' G( i
: ^% S% p( d+ e3 L! `- F% F LbOut = Fx(sum);
/ B* y) f' v+ |\" n9 @! Z* N0 G
$ r( T; f/ h# Z5 j\" }+ i, [ }8 V7 H\" S% l6 D2 D; \* O5 k0 z
, X9 y3 _/ k. D2 D) l
for (i = 0; i < OUT; i++)8 Q2 V' _: p\" Q- z3 H+ C
{
- H, c; k, z9 y' w sum = 0;
$ `' b9 l! [' ~- R- A( J3 H: ] for (j = 0; j < NEURON; j++)
) |' P+ {6 e\" |( s* F3 w sum += Wbc[j] * LbOut[j];( r7 k3 T\" f- M$ W9 U$ B. Q
3 I/ h/ `! q7 ]\" _
LcOut = Fx(sum);
. E\" I' a2 {1 m$ n0 E }
. d0 D\" Q; m. a4 `' m ^: X6 V}' t, H% v: J# m6 a* {8 f
void backUp(int dataIndex)
9 k& T; i) p+ L E, d( F{
9 B+ X- s- A\" z% B/ S int i, j;
: J, G3 F( z& J9 M\" } double sum = 0;% v2 Y6 @7 `& U* @7 [0 f/ U
//Lc层单元的一般化误差
+ l6 q2 G ]+ T# h& ^6 R( m for (i = 0; i < OUT; i++)4 U/ X1 }3 r' w+ e' c, `
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);: Q1 o g9 V) l\" Z3 N( c
) M% s2 N& n- c; J! K' x2 |
//Lb层单元的一般化误差
: y# d/ Q( i6 I5 o l& }* q) x3 { for (i = 0; i < NEURON; i++)2 x' |' _! n1 B6 v\" t
{
. N0 V) O3 Y# p- Z: B sum = 0;$ |1 T9 l9 P, e5 n( W; B: [
for (j = 0; j < OUT; j++) P# \3 ?2 {; {7 m
{
/ T' h4 I! @1 X/ S sum += Wbc[j] * Dc[j];
% L' m8 O3 D% v }( x\" R) x0 h8 p- i
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
0 z! e5 ?\" b8 a\" D! u. ]/ r }! ^% v0 [% m, T6 P: c7 H
; s\" z; S, c: f1 \7 Z double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
\" z- Y: `( k, ?4 B6 ^; T7 l / E9 r) @! l* \3 c& x1 t+ f
for (i = 0; i < OUT; i++)
# c3 ?0 \4 M# W4 f: u for (j = 0; j < NEURON; j++)% H4 ?! o/ z5 B. K: T5 @) V
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
V0 K- U/ j6 l9 p2 |\" w% Q$ \
! E5 y( x: o2 |8 i for (i = 0; i < NEURON; i++)
) k/ Z0 e$ x1 I; J, V0 w for (j = 0; j < IN; j++)/ M, b. a7 @4 u5 W
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];* I* y; g/ \) i: d! V: U, I
) O! V4 H0 s# ]8 I5 g+ N* Q2 J
% `! T7 R( n4 @
1 }9 F4 J9 N\" c* |( |, ~$ D$ Y
}' p\" A( I\" ]' K, z: d
/ l- ^: {! M% Z: z- H% l6 \# C! |
double result(double d1, double d2)
1 g. B- h- g7 q0 R5 l{. ? v- e0 ?0 J! N, [& k5 f
int i, j;
2 ~ I' U$ W8 E4 E3 \6 {; R double sum;
1 Y+ n\" t! J9 B& | d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
$ V& C& T' R# R7 v d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 I9 s6 ^! [& T7 ?. L
8 F. g+ ]2 D$ R6 {7 n/ B& `: \ for (i = 0; i < NEURON; i++)2 C) j) B8 ]. v1 E
{: o6 H4 y6 d. u- d2 b
sum = 0; 7 R\" {& B+ u* k# T5 T9 M! u3 t
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;0 W0 h( F+ T7 \' H
LbOut= Fx(sum);7 E, N3 l5 f0 o8 E0 p( A6 k
}6 l8 V3 ~; C; @* J, w5 k. V
1 x; m3 @8 g0 ?6 c5 l5 l
sum = 0;; b% R+ w\" E* @ l! W! T: M
for (j = 0; j < NEURON; j++)
/ K, ^. M8 p0 o0 C7 Y sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
0 D5 A. i) Z( F1 L7 F2 m( c2 p+ {8 o
: b- k) v( E: b% Q5 E LcOut[0] = Fx(sum);4 e; w. {\" A# }* U% z
! q$ {+ j4 g$ ]/ v% @2 _ return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;0 |+ ? B$ E F2 d' ]: S0 N
5 K8 L1 D( v( X; A- Y* L
8 L0 B$ K- i. P4 r {}8 C3 M; w0 @\" M7 j* J' v
void train()# t, r/ L9 @5 w- w9 I1 q
{: Y8 G7 o3 Q0 O9 I; p( P6 s5 y9 x
int i, j, no = 0;; z' W7 v+ E6 D X( e& ^' g
double e = 0;
J1 G* b |& |- o' N' W do{
* T/ ~0 n% u( y9 a e = 0;
\" o! }# N) A. A ~) ~ for (i = 0; i < DATA; i++)
4 P% P! L4 ]2 ~) b {
* [, z3 l2 u! i( c\" H getActiveVal(i); 4 U$ ]' @3 q7 N
backUp(i);3 l5 D$ z\" H4 k9 N3 j
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
/ {% [' @9 C8 b- A2 v, q& \ }3 O% h% k% k; z, F
2 d$ v\" H. N- k0 x, W: M. d9 l
cout << no << " " << e << endl; y% v9 r9 K) H/ F; I
no++;
2 K3 B3 ~- M. k& ^6 t } while (no < 1000);
/ ]( z\" e\" j3 Y( s1 {4 T
) ]2 Y* F! o1 F8 g8 e( `
& n: @8 ?2 T8 g* k: t6 M}
& { G+ f ?, Y) ?8 W( H ( Z' A4 ~$ O' i4 W6 P, S
void main(int argc, char const *argv[]); _- @\" f9 e8 O
{# @/ N4 `! Z7 p& v& c+ N
; g7 X# J' s1 r setSample();
+ _9 {7 I6 {9 \5 K: r2 o2 [ initNet();$ ?2 m2 T: i7 |3 ^5 d
train();
$ W! g/ \& L) p3 ? double a, b;! m& _$ Z) S+ x\" D5 N8 \' x
while (1)% T# S9 M# k3 y
{1 s' z, z+ f3 }1 y5 s, f9 ^
cout << "print two numbers" << endl;2 A8 o6 Q8 Z4 T! b: V& r
cin >> a >> b;' f8 q' h: f; V+ l& H5 a8 s: R% v& [
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
% z8 K5 [* |3 `$ R1 q$ Y; N }+ l$ u4 D2 y2 Q4 ] h
5 x1 l ~, t( N\" V E! `* x% z& _
# u\" c- F9 V0 v* g$ P1 k! ^( d
}

#include <stdio.h> 
  l/ J& Z4 e8 I5 g# V4 x#include <time.h> 
& T2 P6 _+ {& e9 ]  K  W#include <math.h> 
. d\" _: X( U5 H7 l3 a#include <stdlib.h> 
* @# J( ]( j\" n0 u1 r1 w#include <iostream>; J2 U, h: z* n2 ?9 Z1 N& F% N 
using namespace std;% G7 _/ v; P- I8 i 
#define DATA  800 
, _  n( x% w2 W5 ^3 F  I. w! h  V* N+ |/ [#define IN 2 
+ a7 j: u2 g4 z) h- t1 ]. d8 G#define OUT 1 
( F4 O+ E; Z5 a: v8 I* n/ k#define NEURON 456 }' s0 r# @; K 
#define TRAINC 20000 
8 F( q4 p\" J( m( g , ^6 l5 b7 b2 } 
double Fx(double x)7 R# [' t( H) f- T/ l3 f* P& i 
{3 B/ M: U2 Y) B, p6 [* z% d9 y( _ 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));! X6 [9 b- e7 F& y  u$ S5 r8 i 
}& i! L8 u# ~& H8 A4 P 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
6 `/ \* q7 ], q\" ]; K//样本输入/ |\" C9 |7 a6 V\" [ 
double La[DATA][IN];# R# a4 w; t) |+ f2 U  P 
//样本输出+ f% `& |# r$ \. I 
double Lc[DATA][OUT];$ ^\" n* U5 n# Q; [; T! T! I' I! q 
//La->Lb权重 
8 h- A0 V5 [2 p! Wdouble Wab[NEURON][IN]; 
; K  h! n- d\" R% ]+ U+ T2 ~1 k//Lb->Lc权重 
2 `( O) n0 Y& rdouble Wbc[OUT][NEURON];\" ~/ \) f\" i8 J8 }) K8 o# P2 x0 ]# a 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
8 x, p' E' }& w) N# e$ P5 idouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];+ Q. f4 v3 V) ~; c8 M* l6 ?, Q 
 
4 W& k& J% e8 A\" E3 q! `: p# b//Lb层输出# x# p4 J# I* a; x 
double LbOut[NEURON]; 
8 ^& X: P* j+ I3 f! o. N//Lc层输出1 u! J& E9 S\" F' [+ T 
double LcOut[OUT];4 p2 ]$ z& k' s) ^/ L! u 
 + t% R. w# J3 C\" a$ S& s 
//Lc层单元的一般化误差 
) _  D( u0 b9 M4 `5 D\" e% T8 ^& @double Dc[OUT]; 
9 \# e7 Z' V. F% I1 _//Lb层单元的一般化误差 
  y9 [: j$ J7 M5 C# c7 jdouble Db[NEURON]; 
+ j; A% W- Q9 W 9 X  E1 ^( v% W 
//设置样本数据 
- s# _\" K3 r* c\" j1 S- X\" tvoid setSample()& F  ^& \! k9 Q6 a 
{) w; q+ a- H  T5 w. T! N 
    srand((unsigned)time(NULL));6 o$ t4 a& }% g1 J% d0 [0 M 
    int i, j;5 l& O& n8 ^  d- ^) [4 j  Q0 P 
    for (i = 0; i < DATA; i++)( I$ P# `7 Q1 v+ x, e 
    { 
( y. f- a0 \9 l! F& m6 u\" l        for (j = 0; j < IN; j++) 
. J$ }: \\" c1 W        {# q4 A6 v) w. U4 C' ? 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
& a5 B/ }5 Q8 Y+ h, X        } 
  F% _* }) j\" U5 m\" V ( h5 {. N* @  q4 E\" H 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
0 d: M8 |6 P+ ]1 }\" i2 W8 M$ G            Lc[j] = La[0] + La[1];& n6 o- \; a0 N, I8 O- L 
    } 
0 O2 Y$ `$ G, P1 d: u}9 @3 Z! ^4 f8 U3 J: z* T/ j 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
' V8 w% I. F+ B, ?5 Tvoid initNet()0 p; C# ~  v' P\" r  s9 } 
{ 
) D; O9 g; c: L' o; D$ e1 b    srand((unsigned)time(NULL)); 
: }: ?4 H) G/ |) C+ p5 J    //两部分的权值设置随机值【-1,1】) Q  A4 P: c( Y, F4 o 
    int i, j;. _, h4 z) N  d8 ?$ u7 _ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)2 g: p, U; K1 j+ t 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
1 B# U% A& @/ R/ c7 O\" A2 i        {! i7 K+ r4 q8 T5 |, J# j 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;/ |: g1 c9 M7 q& c1 n8 a+ A 
            Wab[j] /= 20;; f( {4 h( I# P 
        } 
1 O+ y: X- F3 k ' q% T2 P$ S* A# [ 
    for (i = 0; i < OUT; i++)4 X1 h+ |% b; f( i# I% O 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
6 E$ m1 c# G; h; S; W5 G- ?) Q9 f        { 
/ F% {- n8 B; ]% _/ R! B            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ k4 N. z7 p! Q6 E 
            Wbc[j] /= 20; 
: V4 V\" B, z5 u9 h( a' H8 a- N        }2 ?& j. {- q5 B9 e( ?' K5 g) W 
      
5 g$ [$ i! ~7 Y! {0 P; |. W    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
$ e% X5 `% C5 J7 |. q; z! q# O3 B! ^; N    for (i = 0; i < IN; i++)/ t& }# H. f, H1 d% L4 x6 I 
    { 
( x  ?4 ?3 h% t! h+ ]% Q          
) J* U7 B$ C6 R0 e$ z5 M4 \        MinIn = MaxIn = La[0];3 K8 [0 G- K6 F3 X/ C) g\" n6 p 
        for (j = 0; j < DATA; j++); F6 O4 @5 q# { 
        { 
2 A/ P2 \; v' F  t7 e            if (MinIn > La[j]) 
) S3 }2 r* }$ g4 T% x' c1 J                MinIn = La[j];& s7 q, ]\" M+ Q5 N- }7 ] 
            if (MaxIn < La[j])$ S& _$ G. Y' d  F, S. r# D+ m\" H 
                MaxIn = La[j]; 
: h& s4 c! q( n+ Y! C        } 
3 V, L' @# K\" {1 P     \" C6 ^3 z4 \: x$ [3 P 
          
) ?) v9 R% g* Z* e    }$ R1 L; ^7 A2 b* ^: K 
 
2 \\" t* p) ~' h\" C! `1 B    for (i = 0; i < OUT; i++) 
& ~4 O' t' x. R2 q; i    { 
4 D9 T- \8 q6 v9 I% A# {( k         \" I8 P: @  J/ T1 l 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
$ D/ l8 J; d\" H7 ^5 m, a        for (j = 0; j < DATA; j++)+ J/ A* _. L# I& U4 Y 
        {2 ?7 K& K  V# m  K 
            if (MinOut > Lc[j]) 
3 _) I# u& e' e( X$ x  `                MinOut = Lc[j];! Z5 g& G8 t9 p* D9 O2 u9 | 
            if (MaxOut < Lc[j])  v+ Y7 V2 o\" y- ]: o 
                MaxOut = Lc[j]; 
: _- ~- m7 [$ i\" ^        } 
4 x/ S6 Y$ m8 [: p) T \" Z  s! L0 J/ j 
    }\" B- f2 `0 [/ m2 Z 
 6 C( `( J% F$ q( L 
    //归一化* G) t( t' q5 S1 T 
    for (i = 0; i < IN; i++)! i7 H9 O, E6 n' A4 c% ~ 
        for (j = 0; j < DATA; j++)9 g) \3 ?* e  h! _ 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
( K/ p. M4 P4 {. P7 P             
; H8 F+ t7 s/ O! U 
1 v6 C( d\" i$ S% C2 e    for (i = 0; i < OUT; i++) 
) w8 p% ]& \# {        for (j = 0; j < DATA; j++)  G2 I/ N, d, B, @ 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
7 z1 u- T9 _: o. u8 B         7 f5 b2 S1 d# Z+ l 
             
5 N2 {# z) v9 g; ]/ H9 G' n & R/ [- o% C* b$ o 
}( @; e1 ?! x$ Z\" N% g/ P 
void getActiveVal(int dataIndex) 
\" x+ w/ d' G0 ^) `' W! [0 f% G{ 
+ Q5 `1 B) l: Z/ c4 s6 O    int i, j;' t! i6 [: G4 q/ ` 
    double sum; 
! |! w& b# F8 M7 ~$ X% P) m    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
1 f5 Z4 h) W' M9 q% d    {3 S6 f% g& D$ w* c9 @ 
        sum = 0; 
+ D7 g/ a8 g9 V5 \, G6 {        for (j = 0; j < IN; j++) 
  ?* R# z- X' e) j& B            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];6 N& E  c' e$ Q/ R: |' G( i 
          
: ^% S% p( d+ e3 L! `- F% F        LbOut = Fx(sum); 
/ B* y) f' v+ |\" n9 @! Z* N0 G 
$ r( T; f/ h# Z5 j\" }+ i, [    }8 V7 H\" S% l6 D2 D; \* O5 k0 z 
 , X9 y3 _/ k. D2 D) l 
    for (i = 0; i < OUT; i++)8 Q2 V' _: p\" Q- z3 H+ C 
    { 
- H, c; k, z9 y' w        sum = 0; 
$ `' b9 l! [' ~- R- A( J3 H: ]        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
) |' P+ {6 e\" |( s* F3 w            sum += Wbc[j] * LbOut[j];( r7 k3 T\" f- M$ W9 U$ B. Q 
         3 I/ h/ `! q7 ]\" _ 
        LcOut = Fx(sum); 
. E\" I' a2 {1 m$ n0 E    } 
. d0 D\" Q; m. a4 `' m  ^: X6 V}' t, H% v: J# m6 a* {8 f 
void backUp(int dataIndex) 
9 k& T; i) p+ L  E, d( F{ 
9 B+ X- s- A\" z% B/ S    int i, j; 
: J, G3 F( z& J9 M\" }    double sum = 0;% v2 Y6 @7 `& U* @7 [0 f/ U 
    //Lc层单元的一般化误差 
+ l6 q2 G  ]+ T# h& ^6 R( m    for (i = 0; i < OUT; i++)4 U/ X1 }3 r' w+ e' c, ` 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);: Q1 o  g9 V) l\" Z3 N( c 
 ) M% s2 N& n- c; J! K' x2 | 
    //Lb层单元的一般化误差 
: y# d/ Q( i6 I5 o  l& }* q) x3 {    for (i = 0; i < NEURON; i++)2 x' |' _! n1 B6 v\" t 
    { 
. N0 V) O3 Y# p- Z: B        sum = 0;$ |1 T9 l9 P, e5 n( W; B: [ 
        for (j = 0; j < OUT; j++)  P# \3 ?2 {; {7 m 
        { 
/ T' h4 I! @1 X/ S            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
% L' m8 O3 D% v        }( x\" R) x0 h8 p- i 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
0 z! e5 ?\" b8 a\" D! u. ]/ r    }! ^% v0 [% m, T6 P: c7 H 
 
; s\" z; S, c: f1 \7 Z    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
\" z- Y: `( k, ?4 B6 ^; T7 l / E9 r) @! l* \3 c& x1 t+ f 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
# c3 ?0 \4 M# W4 f: u        for (j = 0; j < NEURON; j++)% H4 ?! o/ z5 B. K: T5 @) V 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
  V0 K- U/ j6 l9 p2 |\" w% Q$ \ 
! E5 y( x: o2 |8 i    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
) k/ Z0 e$ x1 I; J, V0 w        for (j = 0; j < IN; j++)/ M, b. a7 @4 u5 W 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];* I* y; g/ \) i: d! V: U, I 
 ) O! V4 H0 s# ]8 I5 g+ N* Q2 J 
     % `! T7 R( n4 @ 
     1 }9 F4 J9 N\" c* |( |, ~$ D$ Y 
}' p\" A( I\" ]' K, z: d 
 / l- ^: {! M% Z: z- H% l6 \# C! | 
double result(double d1, double d2) 
1 g. B- h- g7 q0 R5 l{. ?  v- e0 ?0 J! N, [& k5 f 
    int i, j; 
2 ~  I' U$ W8 E4 E3 \6 {; R    double sum; 
1 Y+ n\" t! J9 B& |    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
$ V& C& T' R# R7 v    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 I9 s6 ^! [& T7 ?. L 
 
8 F. g+ ]2 D$ R6 {7 n/ B& `: \    for (i = 0; i < NEURON; i++)2 C) j) B8 ]. v1 E 
    {: o6 H4 y6 d. u- d2 b 
        sum = 0;         7 R\" {& B+ u* k# T5 T9 M! u3 t 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;0 W0 h( F+ T7 \' H 
        LbOut= Fx(sum);7 E, N3 l5 f0 o8 E0 p( A6 k 
    }6 l8 V3 ~; C; @* J, w5 k. V 
 1 x; m3 @8 g0 ?6 c5 l5 l 
    sum = 0;; b% R+ w\" E* @  l! W! T: M 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
/ K, ^. M8 p0 o0 C7 Y        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
0 D5 A. i) Z( F1 L7 F2 m( c2 p+ {8 o      
: b- k) v( E: b% Q5 E    LcOut[0] = Fx(sum);4 e; w. {\" A# }* U% z 
      
! q$ {+ j4 g$ ]/ v% @2 _    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;0 |+ ?  B$ E  F2 d' ]: S0 N 
 
5 K8 L1 D( v( X; A- Y* L 
8 L0 B$ K- i. P4 r  {}8 C3 M; w0 @\" M7 j* J' v 
void train()# t, r/ L9 @5 w- w9 I1 q 
{: Y8 G7 o3 Q0 O9 I; p( P6 s5 y9 x 
    int i, j, no = 0;; z' W7 v+ E6 D  X( e& ^' g 
    double e = 0; 
  J1 G* b  |& |- o' N' W    do{ 
* T/ ~0 n% u( y9 a        e = 0; 
\" o! }# N) A. A  ~) ~        for (i = 0; i < DATA; i++) 
4 P% P! L4 ]2 ~) b        { 
* [, z3 l2 u! i( c\" H            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                4 U$ ]' @3 q7 N 
            backUp(i);3 l5 D$ z\" H4 k9 N3 j 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
/ {% [' @9 C8 b- A2 v, q& \        }3 O% h% k% k; z, F 
         2 d$ v\" H. N- k0 x, W: M. d9 l 
        cout << no << " " << e << endl;  y% v9 r9 K) H/ F; I 
        no++; 
2 K3 B3 ~- M. k& ^6 t    } while (no < 1000); 
/ ]( z\" e\" j3 Y( s1 {4 T 
) ]2 Y* F! o1 F8 g8 e( ` 
& n: @8 ?2 T8 g* k: t6 M} 
& {  G+ f  ?, Y) ?8 W( H ( Z' A4 ~$ O' i4 W6 P, S 
void  main(int argc, char const *argv[]); _- @\" f9 e8 O 
{# @/ N4 `! Z7 p& v& c+ N 
      
; g7 X# J' s1 r    setSample(); 
+ _9 {7 I6 {9 \5 K: r2 o2 [    initNet();$ ?2 m2 T: i7 |3 ^5 d 
    train(); 
$ W! g/ \& L) p3 ?    double a, b;! m& _$ Z) S+ x\" D5 N8 \' x 
    while (1)% T# S9 M# k3 y 
    {1 s' z, z+ f3 }1 y5 s, f9 ^ 
        cout << "print two numbers" << endl;2 A8 o6 Q8 Z4 T! b: V& r 
        cin >> a >> b;' f8 q' h: f; V+ l& H5 a8 s: R% v& [ 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
% z8 K5 [* |3 `$ R1 q$ Y; N    }+ l$ u4 D2 y2 Q4 ]  h 
     5 x1 l  ~, t( N\" V  E! `* x% z& _ 
     # u\" c- F9 V0 v* g$ P1 k! ^( d 
}

0 J: u& |0 T/ U; p
. u+ {" b5 U5 J* j3 `1 P( n- m

zan