[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>2 Q2 J9 \3 T$ l+ y' w
#include <time.h>0 H( R6 f- P* ?2 w
#include <math.h>
& x9 s& c3 ^2 e\" E3 u2 F#include <stdlib.h>5 e4 _/ E\" z% A
#include <iostream>8 f2 P% q* N\" }\" I; z
using namespace std;' j6 k1 U$ {7 b# U
#define DATA 8008 y4 d6 E0 Y% o( N
#define IN 2
; i' ~0 [- D5 e9 G: q- i: x2 g( V#define OUT 1\" j* ?) {0 ]- r1 q5 L7 B( Z9 }8 Y0 Y1 a
#define NEURON 45
/ u& P4 Z) m5 ], K2 V7 g; C#define TRAINC 20000
6 {/ Z. u' g2 `5 |- b- G; m6 C 6 F8 F1 Z3 h# v p3 L+ i6 c, _
double Fx(double x): U: B+ s4 b7 g/ S/ Z8 x
{3 |$ c; Q4 F2 Y( G) w% P4 o
return 1 / (1 + exp(-1 * x));+ U; }! ?2 R1 E$ e' X
}
\" W- M4 \+ r+ S4 S//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层. v1 k# V X, i4 z- @
//样本输入4 ^0 ]4 c* Z. Y+ ]* ~
double La[DATA][IN];
! F7 }5 _3 ]; ~; d0 l//样本输出
% @2 [; M. l3 c5 c- J3 T: Hdouble Lc[DATA][OUT];5 o' T k L. f3 \
//La->Lb权重
- {! m+ F7 p g9 J! V F; Jdouble Wab[NEURON][IN];
, C- [5 I0 s( f# V& M//Lb->Lc权重
1 X4 r C! y7 d$ b. p) J& odouble Wbc[OUT][NEURON];
# y1 \- n$ P& G7 R ~- |//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
' Q% E- i6 ?8 j: M0 u2 k) i) Ndouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
]5 l+ I' @5 d/ @5 F
; d\" |- ?3 |+ e# g, T. l3 |//Lb层输出
) K T$ ]( w# |# Ldouble LbOut[NEURON];6 R: C5 A# Q* h* s, N& y6 c1 ?( \8 ?2 B
//Lc层输出, b! B- _: K\" N- I: I z
double LcOut[OUT];
7 }4 C% J5 O) T. _
$ h( b' l' P9 ]/ W//Lc层单元的一般化误差# g, C3 _1 {/ R8 }\" O8 J
double Dc[OUT];$ H8 {3 p- T9 n& O. T
//Lb层单元的一般化误差
: q2 W' V( `* Z1 ndouble Db[NEURON];. i9 Z7 \% A* |9 U
0 G. Q- W. c) E7 M1 \0 m- U$ n
//设置样本数据
: c* r( z' v2 Q ?8 y) |/ v. _5 `void setSample()
5 [: ~+ o$ \' r, s& r{! I5 M* U0 { D
srand((unsigned)time(NULL));: B7 E5 X5 l4 X5 q- q* ^6 w
int i, j;8 o0 T, Z) z/ ?' A, Y. h
for (i = 0; i < DATA; i++)* V* \. K. g5 x. S
{$ P, E+ i J$ E8 \0 C5 Z! y
for (j = 0; j < IN; j++)5 G( O6 f2 c* k+ I\" t
{
\" w: W; {+ Q: f0 B La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
- _% \- v1 h, D p% F1 Q }
) x3 F8 y5 u5 T; L+ s + w. y' k; a( R* v$ u$ ]
for (j = 0; j < OUT; j++)
( o/ g( \* @: l) J1 E# X Lc[j] = La[0] + La[1];
/ ?\" s! }) W* H1 W* D }: v+ A/ q/ a1 E; b3 U# P; Z9 f% F
}& ~; D* s! M8 P& ]
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）, D6 H2 L4 N\" }6 t! U
void initNet()
) w$ k, K% R. A3 P+ ?{
( z: `' R& s+ h srand((unsigned)time(NULL));) O8 }8 Y- I# Z
//两部分的权值设置随机值【-1,1】8 l! i+ }7 f6 K0 Y
int i, j;. z+ X' d4 U! M- _2 k. ^
for (i = 0; i < NEURON; i++): s) B6 F8 h X! a% V\" s
for (j = 0; j < IN; j++)
* n2 x7 J0 _' M; w' X. V, ~ {1 s\" c6 n: O; Y$ E9 i# j
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;. M4 n$ u% Z! O: o5 J
Wab[j] /= 20;\" n; c! r+ Q3 ]+ v- t\" g
}1 F& @/ F- Z- h; C V7 Y+ P$ M
& D, f+ X% J8 f; A1 m for (i = 0; i < OUT; i++)2 p2 r5 v& W: T7 C- m5 _2 e$ }
for (j = 0; j < NEURON; j++): i; ?: k\" k9 ?& n0 i
{
# U- Z/ h2 b& l @+ z, h0 G5 B/ u9 X Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
- X% [5 s# z' ^- z Wbc[j] /= 20;
9 j6 S. Y8 o$ _9 Z) J; R! a6 ^9 Q }
% Z9 u' I! M( y
\" i! {/ u! ^- o0 f. @# O3 j/ M //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
9 k% _7 O8 a. h0 T* x- z for (i = 0; i < IN; i++)
; A& b\" P. T\" m9 E5 n1 x; f {
8 g) B7 G! ^6 i6 u5 F! q0 c ; h( M* |, f, d- ~
MinIn = MaxIn = La[0]; P. o% T _1 F7 z/ d$ ~
for (j = 0; j < DATA; j++)2 _( y* B: }( @- |
{
) p) u$ s0 Z7 r. d4 m6 M if (MinIn > La[j])
2 R; D- [! y0 m8 q, q9 H MinIn = La[j];
- f6 H: N) p9 v3 \$ V( Q if (MaxIn < La[j])
~9 ], K7 O3 X8 @6 {& j+ H MaxIn = La[j];
O6 p Y) n/ `# M0 ` }
2 p# r$ k0 G$ t* m; A8 k\" o7 ^6 k f6 m- q; Y\" V
, S& M0 K7 t2 R }
( G* w. }9 D- A6 Z . N9 a& \9 ~\" f+ y6 w4 x
for (i = 0; i < OUT; i++), z' c0 P: D' E
{
- C# T' E\" t% D8 J% A- J
$ A- o& E- ~6 s\" a A+ }1 x, h MinOut = MaxOut = Lc[0];
+ |* W\" s/ V3 h) C$ g9 _, x for (j = 0; j < DATA; j++)
; k [7 a& K, J {
2 i7 h( Y+ Q$ [\" R, ~ Z if (MinOut > Lc[j])+ ]+ G, e% n5 ?( |: o
MinOut = Lc[j];
7 l. G# M% x, e7 k c/ f6 j3 I if (MaxOut < Lc[j])
; U9 d9 P, G# p MaxOut = Lc[j];
F0 x- Z8 q9 U }
9 w\" R9 b6 F1 f1 W- r |
+ B/ V6 E9 b: i5 h5 ] }5 O3 g6 | h5 k# _: e4 U+ x
, B9 K: k, b. a: x6 `
//归一化# a: j+ ~0 A; Y8 Z5 C, q* s2 f
for (i = 0; i < IN; i++)
0 w( D: d$ g9 O# w) [3 ]) e9 p for (j = 0; j < DATA; j++)+ _! J2 P5 u7 X; A% W
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
5 G6 U$ k4 ~9 o/ S3 I4 y( m + ?( n R! p) R5 m7 a7 _1 W
' ?, }1 x1 @% m
for (i = 0; i < OUT; i++)
7 F1 Y4 V- J/ g% M0 G. f* a% G for (j = 0; j < DATA; j++)
7 Q1 m4 Q! P4 f( [+ O, ~; R Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
' T9 j, w+ n: W- m' P
- H4 N! g; p) a' I: T( K Y* f ; Y! U8 A# \4 Z+ @2 e# m/ j
( i2 y4 Z+ _4 q: n& }
}
u4 C0 J* w o6 N. v9 ~- n6 bvoid getActiveVal(int dataIndex)
+ A\" B\" n; h7 V{: Z( a. H$ N' r# M5 ?; P, H
int i, j;
# A, x1 L8 l( g. d7 v, e9 h6 c0 I double sum;# | Z7 i5 L% b
for (i = 0; i < NEURON; i++), |: w6 }6 B; Q) O% p
{. N: [% G0 T2 ^0 _9 F\" [+ F4 h
sum = 0;
' K E2 L7 {* X: s for (j = 0; j < IN; j++)
) D7 t% W' i' x6 { sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];9 q* U& u/ E6 V- {3 e, f
5 |# g3 b7 b4 ]+ f3 s! z LbOut = Fx(sum);1 b% K. @; z( y
0 q% i$ ?* p\" g. v. m' e
}
4 u, z u# Y; X3 H% A6 P
) ]4 ?3 }& y2 B$ m0 V for (i = 0; i < OUT; i++)3 o3 p' {# d4 `- f |
{
1 U% D7 ^# e' P# l/ g0 A sum = 0;5 M1 G6 K9 a# A* v! G4 ^, O
for (j = 0; j < NEURON; j++)\" O5 `\" Q6 Q, H' p\" p! P, E
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
0 S% [, s. `4 j7 l* h ! y& A3 ?; S\" @- M) W3 s% B/ ]! c
LcOut = Fx(sum);
/ A+ I% q% @! |& {7 M/ h* p l }8 W, ]4 P: F+ m\" Z# N
}- H4 p+ y\" q* \0 D
void backUp(int dataIndex)( U7 p5 Q5 q) j4 w
{
% h4 V$ q( k: e int i, j;
( o# {- ]! _ V9 q0 t double sum = 0;
& C0 X$ L% `+ u6 A4 r //Lc层单元的一般化误差
9 r9 |( N' h- C; n for (i = 0; i < OUT; i++)/ B- q+ B. ]7 y6 a0 T1 N! K- i
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
6 q+ v* k. x+ |; l- i. F
) l9 e. A- A. f( E- ] //Lb层单元的一般化误差
( V5 r/ r; J+ V/ R for (i = 0; i < NEURON; i++)5 [/ @6 i# t- C7 x' f, P
{* i1 |+ J7 h! x% x$ Y
sum = 0;' K8 x' ?1 ]- r6 u6 }
for (j = 0; j < OUT; j++)
* _; O. I: G; b( x2 Q6 b9 Z) v _ {
8 d& E, r$ {2 X) ` {/ Q sum += Wbc[j] * Dc[j];
+ s/ `+ q: K2 ~# E\" R6 N }# V1 L) w& I/ S7 L3 V R( Z( y/ a
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
( D* ?$ C, p' m% h/ B( f6 i6 t6 \ }0 d; V# t) k8 X& d; f3 q
% s, }4 c1 X ]' I* T double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;0 E5 y% u7 d }7 e5 o
& P9 u) F- p) y7 H\" Y
for (i = 0; i < OUT; i++)% N7 B: \& [7 m9 A9 P0 Q4 q1 U; z& E
for (j = 0; j < NEURON; j++)
2 f1 Q- U) R# i' g Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
2 N0 M\" s% q3 O5 e$ e
* R7 P2 {% `% N1 `: t for (i = 0; i < NEURON; i++)
~/ d7 ~5 J' p9 k5 O7 w for (j = 0; j < IN; j++)
6 b( d1 L# Y; p/ Q! O- X Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
3 ~, {5 k: S2 ^5 o7 _ & G1 {8 I H- J; a- f! j( L+ A
2 G# L0 Y$ U% R2 z5 M ( U8 r& I1 m; N6 o! Z
}
) L5 p5 ], K2 E1 J4 u) q
o+ B0 d* \, `double result(double d1, double d2): Y3 G9 V0 s\" \7 ]4 \# h, ]
{& Z! }; K, Y! I$ p/ w6 r* b
int i, j;
& { i3 S ]; X5 ~ double sum;& N! u% X: y% [5 W$ {
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;. g4 s$ B2 A/ }, q5 X
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
2 i/ Q( P C; o( a5 w 9 v, h5 W0 e8 c, X0 X0 d0 A
for (i = 0; i < NEURON; i++)* o9 i. S$ T7 [) K) U2 o4 Z
{
# O& G0 m/ h6 n: S$ X& c0 D* k# ~ sum = 0; + o* k% c: H' }. C
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;6 J/ }+ b3 V6 }2 |& ]' @
LbOut= Fx(sum);
* J! u- m+ n& V8 v# r }
& ~) A7 s0 [7 h. _( T' M
\" c: M! S9 U& @! v$ j sum = 0;! a/ X( i, l5 A1 E& w- H4 y
for (j = 0; j < NEURON; j++) E1 C! B6 t4 ^3 \) u( W
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];. p( H) P' O' u; y- m- H
& e6 Z! i2 y- H; v0 z LcOut[0] = Fx(sum);
+ I4 Y6 {3 V5 H+ _/ z9 \$ `6 N
1 i$ a# I6 e/ y1 R! q return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
; y+ @$ Q# y! E\" U2 {\" c% L+ O
0 l4 Y7 C8 Q, b8 X; M3 A1 R
\" e; t\" Q. T% J8 v! J+ {}
# W$ w# V. C$ f- N/ Q5 i( P q7 Mvoid train()0 q! B, w2 N& r1 n% u
{
. \+ i* Y/ q' [2 ~0 d int i, j, no = 0;! E R6 ]4 N3 a8 }
double e = 0;8 \: q* u4 G4 g& j& y7 o R
do{# `\" J L% g. Z2 _
e = 0;
7 W: x5 D, ^& e5 \8 h/ A1 u* p for (i = 0; i < DATA; i++): H5 k! W0 I. X
{
% d- n+ R4 [4 `: i getActiveVal(i); # e9 D5 Z8 W( D# T
backUp(i);
5 z ~1 ^$ M1 P t- ~ A5 i e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);# @- K2 ^6 L5 {+ N
}
/ G) g5 Y ~8 i$ ` ( Q% ~6 J& {: R* w4 H
cout << no << " " << e << endl;+ P& N\" k1 M) \' H% l& e
no++;
/ k; v$ P R3 [9 y$ Q$ Y } while (no < 1000);0 s j8 d: ~0 U/ E) i6 ^/ D\" P O
# j& @; g* k4 s; P. j+ s$ c ; C- ?, H: n7 _
}1 |1 p* x& N, Q0 I! O5 G' K
- C7 I' L( h2 ?# }2 Z2 {3 Z; k: Q
void main(int argc, char const *argv[])
. x& u2 i% n0 N% H9 e& M* C3 E2 T\" T{( ]' b6 r$ r* s# Y9 ~\" I
) h\" c2 U, }: {9 ^! P% B$ t3 A
setSample();
( E. \: A+ ]. K1 H6 H initNet();\" X* \) R2 u. @. B/ l
train();
+ k( Q- J& ~/ |* Q. X\" }4 e! q double a, b;7 W& R' H: L5 ?( }
while (1)
* p- d+ A' d' n8 j) [' n6 F {2 z, ` n7 t. k4 y( ~
cout << "print two numbers" << endl;5 X7 R9 J' f% ^+ V
cin >> a >> b;
- t, I) h5 Z# p0 x0 N! L1 R\" W- Z3 F cout << "result:" << result(a, b) << endl;
# K4 J- R0 G# n7 B. p( l b }
7 X- r& E, k4 U- U O& I4 ~$ M + R f6 F, X5 O
) q0 e4 ~7 [/ p6 \$ L}

#include <stdio.h>2 Q2 J9 \3 T$ l+ y' w 
#include <time.h>0 H( R6 f- P* ?2 w 
#include <math.h> 
& x9 s& c3 ^2 e\" E3 u2 F#include <stdlib.h>5 e4 _/ E\" z% A 
#include <iostream>8 f2 P% q* N\" }\" I; z 
using namespace std;' j6 k1 U$ {7 b# U 
#define DATA  8008 y4 d6 E0 Y% o( N 
#define IN 2 
; i' ~0 [- D5 e9 G: q- i: x2 g( V#define OUT 1\" j* ?) {0 ]- r1 q5 L7 B( Z9 }8 Y0 Y1 a 
#define NEURON 45 
/ u& P4 Z) m5 ], K2 V7 g; C#define TRAINC 20000 
6 {/ Z. u' g2 `5 |- b- G; m6 C 6 F8 F1 Z3 h# v  p3 L+ i6 c, _ 
double Fx(double x): U: B+ s4 b7 g/ S/ Z8 x 
{3 |$ c; Q4 F2 Y( G) w% P4 o 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));+ U; }! ?2 R1 E$ e' X 
} 
\" W- M4 \+ r+ S4 S//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层. v1 k# V  X, i4 z- @ 
//样本输入4 ^0 ]4 c* Z. Y+ ]* ~ 
double La[DATA][IN]; 
! F7 }5 _3 ]; ~; d0 l//样本输出 
% @2 [; M. l3 c5 c- J3 T: Hdouble Lc[DATA][OUT];5 o' T  k  L. f3 \ 
//La->Lb权重 
- {! m+ F7 p  g9 J! V  F; Jdouble Wab[NEURON][IN]; 
, C- [5 I0 s( f# V& M//Lb->Lc权重 
1 X4 r  C! y7 d$ b. p) J& odouble Wbc[OUT][NEURON]; 
# y1 \- n$ P& G7 R  ~- |//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
' Q% E- i6 ?8 j: M0 u2 k) i) Ndouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
  ]5 l+ I' @5 d/ @5 F 
; d\" |- ?3 |+ e# g, T. l3 |//Lb层输出 
) K  T$ ]( w# |# Ldouble LbOut[NEURON];6 R: C5 A# Q* h* s, N& y6 c1 ?( \8 ?2 B 
//Lc层输出, b! B- _: K\" N- I: I  z 
double LcOut[OUT]; 
7 }4 C% J5 O) T. _ 
$ h( b' l' P9 ]/ W//Lc层单元的一般化误差# g, C3 _1 {/ R8 }\" O8 J 
double Dc[OUT];$ H8 {3 p- T9 n& O. T 
//Lb层单元的一般化误差 
: q2 W' V( `* Z1 ndouble Db[NEURON];. i9 Z7 \% A* |9 U 
 0 G. Q- W. c) E7 M1 \0 m- U$ n 
//设置样本数据 
: c* r( z' v2 Q  ?8 y) |/ v. _5 `void setSample() 
5 [: ~+ o$ \' r, s& r{! I5 M* U0 {  D 
    srand((unsigned)time(NULL));: B7 E5 X5 l4 X5 q- q* ^6 w 
    int i, j;8 o0 T, Z) z/ ?' A, Y. h 
    for (i = 0; i < DATA; i++)* V* \. K. g5 x. S 
    {$ P, E+ i  J$ E8 \0 C5 Z! y 
        for (j = 0; j < IN; j++)5 G( O6 f2 c* k+ I\" t 
        { 
\" w: W; {+ Q: f0 B            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
- _% \- v1 h, D  p% F1 Q        } 
) x3 F8 y5 u5 T; L+ s + w. y' k; a( R* v$ u$ ] 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
( o/ g( \* @: l) J1 E# X            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
/ ?\" s! }) W* H1 W* D    }: v+ A/ q/ a1 E; b3 U# P; Z9 f% F 
}& ~; D* s! M8 P& ] 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）, D6 H2 L4 N\" }6 t! U 
void initNet() 
) w$ k, K% R. A3 P+ ?{ 
( z: `' R& s+ h    srand((unsigned)time(NULL));) O8 }8 Y- I# Z 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】8 l! i+ }7 f6 K0 Y 
    int i, j;. z+ X' d4 U! M- _2 k. ^ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++): s) B6 F8 h  X! a% V\" s 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
* n2 x7 J0 _' M; w' X. V, ~        {1 s\" c6 n: O; Y$ E9 i# j 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;. M4 n$ u% Z! O: o5 J 
            Wab[j] /= 20;\" n; c! r+ Q3 ]+ v- t\" g 
        }1 F& @/ F- Z- h; C  V7 Y+ P$ M 
 
& D, f+ X% J8 f; A1 m    for (i = 0; i < OUT; i++)2 p2 r5 v& W: T7 C- m5 _2 e$ } 
        for (j = 0; j < NEURON; j++): i; ?: k\" k9 ?& n0 i 
        { 
# U- Z/ h2 b& l  @+ z, h0 G5 B/ u9 X            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
- X% [5 s# z' ^- z            Wbc[j] /= 20; 
9 j6 S. Y8 o$ _9 Z) J; R! a6 ^9 Q        } 
% Z9 u' I! M( y      
\" i! {/ u! ^- o0 f. @# O3 j/ M    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
9 k% _7 O8 a. h0 T* x- z    for (i = 0; i < IN; i++) 
; A& b\" P. T\" m9 E5 n1 x; f    { 
8 g) B7 G! ^6 i6 u5 F! q0 c         ; h( M* |, f, d- ~ 
        MinIn = MaxIn = La[0];  P. o% T  _1 F7 z/ d$ ~ 
        for (j = 0; j < DATA; j++)2 _( y* B: }( @- | 
        { 
) p) u$ s0 Z7 r. d4 m6 M            if (MinIn > La[j]) 
2 R; D- [! y0 m8 q, q9 H                MinIn = La[j]; 
- f6 H: N) p9 v3 \$ V( Q            if (MaxIn < La[j]) 
  ~9 ], K7 O3 X8 @6 {& j+ H                MaxIn = La[j]; 
  O6 p  Y) n/ `# M0 `        } 
2 p# r$ k0 G$ t* m; A8 k\" o7 ^6 k       f6 m- q; Y\" V 
          
, S& M0 K7 t2 R    } 
( G* w. }9 D- A6 Z . N9 a& \9 ~\" f+ y6 w4 x 
    for (i = 0; i < OUT; i++), z' c0 P: D' E 
    { 
- C# T' E\" t% D8 J% A- J          
$ A- o& E- ~6 s\" a  A+ }1 x, h        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
+ |* W\" s/ V3 h) C$ g9 _, x        for (j = 0; j < DATA; j++) 
; k  [7 a& K, J        { 
2 i7 h( Y+ Q$ [\" R, ~  Z            if (MinOut > Lc[j])+ ]+ G, e% n5 ?( |: o 
                MinOut = Lc[j]; 
7 l. G# M% x, e7 k  c/ f6 j3 I            if (MaxOut < Lc[j]) 
; U9 d9 P, G# p                MaxOut = Lc[j]; 
  F0 x- Z8 q9 U        } 
9 w\" R9 b6 F1 f1 W- r  | 
+ B/ V6 E9 b: i5 h5 ]    }5 O3 g6 |  h5 k# _: e4 U+ x 
 , B9 K: k, b. a: x6 ` 
    //归一化# a: j+ ~0 A; Y8 Z5 C, q* s2 f 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
0 w( D: d$ g9 O# w) [3 ]) e9 p        for (j = 0; j < DATA; j++)+ _! J2 P5 u7 X; A% W 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
5 G6 U$ k4 ~9 o/ S3 I4 y( m             + ?( n  R! p) R5 m7 a7 _1 W 
 ' ?, }1 x1 @% m 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
7 F1 Y4 V- J/ g% M0 G. f* a% G        for (j = 0; j < DATA; j++) 
7 Q1 m4 Q! P4 f( [+ O, ~; R            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
' T9 j, w+ n: W- m' P          
- H4 N! g; p) a' I: T( K  Y* f             ; Y! U8 A# \4 Z+ @2 e# m/ j 
 ( i2 y4 Z+ _4 q: n& } 
} 
  u4 C0 J* w  o6 N. v9 ~- n6 bvoid getActiveVal(int dataIndex) 
+ A\" B\" n; h7 V{: Z( a. H$ N' r# M5 ?; P, H 
    int i, j; 
# A, x1 L8 l( g. d7 v, e9 h6 c0 I    double sum;# |  Z7 i5 L% b 
    for (i = 0; i < NEURON; i++), |: w6 }6 B; Q) O% p 
    {. N: [% G0 T2 ^0 _9 F\" [+ F4 h 
        sum = 0; 
' K  E2 L7 {* X: s        for (j = 0; j < IN; j++) 
) D7 t% W' i' x6 {            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];9 q* U& u/ E6 V- {3 e, f 
          
5 |# g3 b7 b4 ]+ f3 s! z        LbOut = Fx(sum);1 b% K. @; z( y 
 0 q% i$ ?* p\" g. v. m' e 
    } 
4 u, z  u# Y; X3 H% A6 P 
) ]4 ?3 }& y2 B$ m0 V    for (i = 0; i < OUT; i++)3 o3 p' {# d4 `- f  | 
    { 
1 U% D7 ^# e' P# l/ g0 A        sum = 0;5 M1 G6 K9 a# A* v! G4 ^, O 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)\" O5 `\" Q6 Q, H' p\" p! P, E 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
0 S% [, s. `4 j7 l* h         ! y& A3 ?; S\" @- M) W3 s% B/ ]! c 
        LcOut = Fx(sum); 
/ A+ I% q% @! |& {7 M/ h* p  l    }8 W, ]4 P: F+ m\" Z# N 
}- H4 p+ y\" q* \0 D 
void backUp(int dataIndex)( U7 p5 Q5 q) j4 w 
{ 
% h4 V$ q( k: e    int i, j; 
( o# {- ]! _  V9 q0 t    double sum = 0; 
& C0 X$ L% `+ u6 A4 r    //Lc层单元的一般化误差 
9 r9 |( N' h- C; n    for (i = 0; i < OUT; i++)/ B- q+ B. ]7 y6 a0 T1 N! K- i 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
6 q+ v* k. x+ |; l- i. F 
) l9 e. A- A. f( E- ]    //Lb层单元的一般化误差 
( V5 r/ r; J+ V/ R    for (i = 0; i < NEURON; i++)5 [/ @6 i# t- C7 x' f, P 
    {* i1 |+ J7 h! x% x$ Y 
        sum = 0;' K8 x' ?1 ]- r6 u6 } 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
* _; O. I: G; b( x2 Q6 b9 Z) v  _        { 
8 d& E, r$ {2 X) `  {/ Q            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
+ s/ `+ q: K2 ~# E\" R6 N        }# V1 L) w& I/ S7 L3 V  R( Z( y/ a 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
( D* ?$ C, p' m% h/ B( f6 i6 t6 \    }0 d; V# t) k8 X& d; f3 q 
 
% s, }4 c1 X  ]' I* T    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;0 E5 y% u7 d  }7 e5 o 
 & P9 u) F- p) y7 H\" Y 
    for (i = 0; i < OUT; i++)% N7 B: \& [7 m9 A9 P0 Q4 q1 U; z& E 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
2 f1 Q- U) R# i' g            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
2 N0 M\" s% q3 O5 e$ e 
* R7 P2 {% `% N1 `: t    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
  ~/ d7 ~5 J' p9 k5 O7 w        for (j = 0; j < IN; j++) 
6 b( d1 L# Y; p/ Q! O- X            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
3 ~, {5 k: S2 ^5 o7 _ & G1 {8 I  H- J; a- f! j( L+ A 
      
2 G# L0 Y$ U% R2 z5 M     ( U8 r& I1 m; N6 o! Z 
} 
) L5 p5 ], K2 E1 J4 u) q 
  o+ B0 d* \, `double result(double d1, double d2): Y3 G9 V0 s\" \7 ]4 \# h, ] 
{& Z! }; K, Y! I$ p/ w6 r* b 
    int i, j; 
& {  i3 S  ]; X5 ~    double sum;& N! u% X: y% [5 W$ { 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;. g4 s$ B2 A/ }, q5 X 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
2 i/ Q( P  C; o( a5 w 9 v, h5 W0 e8 c, X0 X0 d0 A 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)* o9 i. S$ T7 [) K) U2 o4 Z 
    { 
# O& G0 m/ h6 n: S$ X& c0 D* k# ~        sum = 0;         + o* k% c: H' }. C 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;6 J/ }+ b3 V6 }2 |& ]' @ 
        LbOut= Fx(sum); 
* J! u- m+ n& V8 v# r    } 
& ~) A7 s0 [7 h. _( T' M 
\" c: M! S9 U& @! v$ j    sum = 0;! a/ X( i, l5 A1 E& w- H4 y 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)  E1 C! B6 t4 ^3 \) u( W 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];. p( H) P' O' u; y- m- H 
      
& e6 Z! i2 y- H; v0 z    LcOut[0] = Fx(sum); 
+ I4 Y6 {3 V5 H+ _/ z9 \$ `6 N      
1 i$ a# I6 e/ y1 R! q    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
; y+ @$ Q# y! E\" U2 {\" c% L+ O 
0 l4 Y7 C8 Q, b8 X; M3 A1 R 
\" e; t\" Q. T% J8 v! J+ {} 
# W$ w# V. C$ f- N/ Q5 i( P  q7 Mvoid train()0 q! B, w2 N& r1 n% u 
{ 
. \+ i* Y/ q' [2 ~0 d    int i, j, no = 0;! E  R6 ]4 N3 a8 } 
    double e = 0;8 \: q* u4 G4 g& j& y7 o  R 
    do{# `\" J  L% g. Z2 _ 
        e = 0; 
7 W: x5 D, ^& e5 \8 h/ A1 u* p        for (i = 0; i < DATA; i++): H5 k! W0 I. X 
        { 
% d- n+ R4 [4 `: i            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                # e9 D5 Z8 W( D# T 
            backUp(i); 
5 z  ~1 ^$ M1 P  t- ~  A5 i            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);# @- K2 ^6 L5 {+ N 
        } 
/ G) g5 Y  ~8 i$ `         ( Q% ~6 J& {: R* w4 H 
        cout << no << " " << e << endl;+ P& N\" k1 M) \' H% l& e 
        no++; 
/ k; v$ P  R3 [9 y$ Q$ Y    } while (no < 1000);0 s  j8 d: ~0 U/ E) i6 ^/ D\" P  O 
 
# j& @; g* k4 s; P. j+ s$ c ; C- ?, H: n7 _ 
}1 |1 p* x& N, Q0 I! O5 G' K 
 - C7 I' L( h2 ?# }2 Z2 {3 Z; k: Q 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
. x& u2 i% n0 N% H9 e& M* C3 E2 T\" T{( ]' b6 r$ r* s# Y9 ~\" I 
     ) h\" c2 U, }: {9 ^! P% B$ t3 A 
    setSample(); 
( E. \: A+ ]. K1 H6 H    initNet();\" X* \) R2 u. @. B/ l 
    train(); 
+ k( Q- J& ~/ |* Q. X\" }4 e! q    double a, b;7 W& R' H: L5 ?( } 
    while (1) 
* p- d+ A' d' n8 j) [' n6 F    {2 z, `  n7 t. k4 y( ~ 
        cout << "print two numbers" << endl;5 X7 R9 J' f% ^+ V 
        cin >> a >> b; 
- t, I) h5 Z# p0 x0 N! L1 R\" W- Z3 F        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
# K4 J- R0 G# n7 B. p( l  b    } 
7 X- r& E, k4 U- U  O& I4 ~$ M     + R  f6 F, X5 O 
      
) q0 e4 ~7 [/ p6 \$ L}

* K( p! k, @( \+ P# _9 d+ x# W9 [& e6 R, p# S

zan