[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>
4 {* z5 t9 _ V: p3 }) n#include <time.h>' u( ]/ Z/ l& x8 Y; L, U4 V
#include <math.h>, C4 m( a7 _, ^: y; V1 |( B
#include <stdlib.h>6 R4 u, u+ [) e* j# G
#include <iostream>7 B$ i# D( J8 Q
using namespace std;
0 P- T& ?& G0 p+ m#define DATA 800/ C* b+ D5 G! q! E
#define IN 2
5 K8 B7 J* s\" v) m+ l#define OUT 14 }) @6 A% F! S7 ^1 t3 p
#define NEURON 45 G$ I8 Q$ H$ j/ U! f\" I
#define TRAINC 20000
8 ~3 F3 @* j) s & W, p5 h4 X9 v
double Fx(double x)& E% s( Q$ @; W% ^% l
{
; m p: U2 Q4 H' U$ `' o- i4 g return 1 / (1 + exp(-1 * x));! }0 ]$ k( E1 Y/ j1 |& w
}
; ~# b) i( Y6 I# s\" a# |4 R X; T2 G//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层7 Z) F( j2 U. T\" Y4 V! }4 b
//样本输入\" K% p# [0 y! S
double La[DATA][IN];
( j\" r( R! j7 b9 e2 x$ i//样本输出
3 k6 u4 H& O) vdouble Lc[DATA][OUT];4 t6 ?# ? j5 E7 H. Q- W
//La->Lb权重
% X7 N/ F# c' Y) u! Idouble Wab[NEURON][IN];* G0 Z1 F- ]3 r/ Q
//Lb->Lc权重
- y! C/ z; I' x K! @& E2 y\" adouble Wbc[OUT][NEURON];# e ?+ _, L! l0 ~ U
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
0 e1 c! d9 }\" b( cdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
4 n/ Y. U5 k2 B5 _/ c' x2 d
/ G4 H$ _( F/ o! B Y//Lb层输出
# c5 f( {6 b3 }2 u! B4 _double LbOut[NEURON];
! B( q# U4 r* n4 E+ X//Lc层输出
5 y9 X( q1 i# f/ L0 x1 Xdouble LcOut[OUT]; v+ T2 }: @8 }* W
/ b3 h0 _7 Y$ A4 M//Lc层单元的一般化误差. c% \6 X, h% x! `2 |3 T
double Dc[OUT];
7 V% [3 _0 S; r7 q/ x//Lb层单元的一般化误差
9 n. u) C. ?* \5 C# R4 d2 x$ zdouble Db[NEURON];( J\" ?# d; W+ a) m4 H4 F) J$ p
1 z, Q* ?1 F/ v- I
//设置样本数据
1 m4 o; A! Z# `* i# {6 zvoid setSample()
8 A! q0 e3 b: K E0 A{* N- d/ [7 z* `: K
srand((unsigned)time(NULL));8 }) j3 Y/ `& W' z
int i, j;
- W& s- y\" {7 d\" A for (i = 0; i < DATA; i++)
9 a; c+ l6 m4 {3 e {( c E% ^/ Q2 |, ?
for (j = 0; j < IN; j++); r1 P( l5 r. m
{
: ^! c+ b) k3 Q* x& S La[j] = rand() % 1000 / 10.0;- x; Z\" Y! |& Y- c
}' [& n# \5 t L% D: Q
7 {8 V% P; E; H# j& F: i for (j = 0; j < OUT; j++)
' u* m4 _ {% e9 A4 c Lc[j] = La[0] + La[1];
/ p+ E, o5 \* w\" J }9 c- K0 F: N6 }\" Z( h
}
- W) X8 e6 Y2 X% u% [& Q//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
5 d0 Y6 v, K% u+ gvoid initNet()/ e' L5 U; z6 L
{* R4 ?8 n/ k n
srand((unsigned)time(NULL));
, k8 {4 z: L' f ^\" K/ J, v& _0 U //两部分的权值设置随机值【-1,1】% ^0 f6 P$ X1 R5 q8 r
int i, j;
) [* a8 k. ^1 d( | for (i = 0; i < NEURON; i++)
( ~$ R' m( h* N3 s0 q1 \\" ~& _ C for (j = 0; j < IN; j++)
0 @4 H+ { m+ ?0 C; y2 { { } P' X c$ R2 i
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;0 u# @& X5 f# A\" S% l
Wab[j] /= 20;
! L1 a# z( S9 O( L }3 K8 y: ]+ E I& B
$ @, [/ r: P+ O+ v& f for (i = 0; i < OUT; i++)4 w9 _( q3 Z+ {- \7 O
for (j = 0; j < NEURON; j++)3 A6 m3 D C+ [6 x8 L
{: D, Q; U1 _( }4 r7 t. c; n\" p3 n
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;1 I: p( M+ ]8 K, l3 X
Wbc[j] /= 20;; P& o5 |\" K! Y: {' ?
}
- g( \ p- v# h( i- C ? . k1 N- o* E% Y# Q- H; ^. a8 g
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
9 j% y( @1 P1 l$ s1 g for (i = 0; i < IN; i++)5 f3 I% _4 D/ h. k- U# e
{, V( F, F _\" d\" d/ }- {! ?7 \6 y
. _9 p1 Z5 v* k' o MinIn = MaxIn = La[0];
5 W9 G. d4 W% a0 m7 [: ]. f for (j = 0; j < DATA; j++)
2 J, i: o9 z/ i4 q& i i5 Y! P. j {
. J\" j( d# r8 B2 T1 l if (MinIn > La[j])
$ \$ t+ _+ j: q# E0 J: D6 ^ MinIn = La[j];$ o; d! L2 P& }+ J- G
if (MaxIn < La[j])
2 m3 v/ J. F* B7 M6 t MaxIn = La[j];
# I5 `/ a) z# v U }7 \; j\" \) ?7 o) ]/ V% O
H3 W: p' e- y$ i8 s0 |
+ J) Y# {5 d0 h3 u7 e7 t2 } }
i2 T% L2 ?# A: ^4 s
2 o. `6 o# m$ O2 C, ~ for (i = 0; i < OUT; i++)
* p4 e1 W$ ^4 p! a5 T {* A. r9 T! a* \+ ^! _
: L! B5 C9 z/ L6 U) X MinOut = MaxOut = Lc[0];
& g7 N; G. y3 `% R for (j = 0; j < DATA; j++)
6 i\" n8 A* z M8 w {# C0 ?$ X% k7 O( `/ T3 v
if (MinOut > Lc[j])
# t7 X7 n- I& k MinOut = Lc[j];3 F( m3 D& v' C, j+ F# Q
if (MaxOut < Lc[j])* w* p\" W\" R+ H
MaxOut = Lc[j];
7 w$ r* B3 T5 F' d/ n }5 w+ g. b1 [1 G2 y
5 w+ e1 T! U) I$ @& u% L
}! g1 ~9 ]0 |0 d: u* V+ T8 S
. C2 j# j/ z6 i5 z# O //归一化3 Q4 g4 I; ]9 N
for (i = 0; i < IN; i++)
2 \5 A# ]8 G: h/ `; R: ` for (j = 0; j < DATA; j++): Y3 v; z$ W( m9 l/ i
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
3 ]2 y& P! V1 W5 p3 x! N9 D. J# h ) u\" {1 T, O/ N3 U$ I9 K
) M) U* x/ Z# @' ^2 l for (i = 0; i < OUT; i++)
$ R8 I9 V; K- B6 i. m1 G for (j = 0; j < DATA; j++)! }) c\" {+ J7 t
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
* g* ]1 u+ w+ `% S# |4 ^4 S9 `8 \ & k7 \7 I0 a) `2 L; M/ N
/ b3 M8 b% U( h5 ~. d . E: C1 N# k0 _- h: r. d
}' W\" s- ^* X1 H
void getActiveVal(int dataIndex)
* | u0 O& F4 o8 l; l& J{2 g) z# F5 E4 p0 d
int i, j;
# A* E. _% t, @9 ^ double sum;
4 K8 H0 ?\" K& ^4 B! o8 @( ]: P for (i = 0; i < NEURON; i++)
1 B& b' c V- ~) K0 [ {
2 j2 q4 @\" x; v5 [. u% u( ` sum = 0;
, O0 x$ [6 C' ^& ^/ q2 `- Q for (j = 0; j < IN; j++)
9 A4 `1 M8 y4 T. N# o, O, n sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];8 p9 k( f) B7 ]% a# J0 Z: T
& n& U% R- f8 h
LbOut = Fx(sum);4 Y5 p: [' I\" K6 ^5 J
; V3 y V7 I3 \; |. }
}
. Y. I\" N5 X' O. {5 @, J ! b# y) O* f# n* e% b
for (i = 0; i < OUT; i++)
, A* ?3 z: U+ g\" k {
5 A* c$ N: t, O! ^1 c sum = 0;+ l: X\" ]1 _7 k8 N- c! e$ P+ ?
for (j = 0; j < NEURON; j++)
8 A# [' L! k9 w\" ~* I sum += Wbc[j] * LbOut[j];6 c0 U& G/ D2 k- }; T- E; L
; Z$ y. g3 J4 Q
LcOut = Fx(sum); F9 q+ q t* E! |\" m7 D
}
& @8 Q& O. q$ A}
6 n0 E; T; F4 k# a* ~5 |void backUp(int dataIndex)) c8 e d/ Z, L0 Z
{5 r+ k' p; ~7 }! u( x. }; G
int i, j;$ _- ` Z% Z3 ~2 {
double sum = 0;2 r' Z+ a5 I% ~' h) F
//Lc层单元的一般化误差
0 i3 S0 \3 F# j. O8 p for (i = 0; i < OUT; i++): P; j& ?: R6 {8 {; q
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
' j\" U$ Q$ R: }& t$ H( ^/ o
( h c! f: P6 q' ?6 S5 [ //Lb层单元的一般化误差# g\" r# f& e1 t, b, `% h5 V; l' u' V
for (i = 0; i < NEURON; i++)
0 W1 v\" u3 u/ H& ~5 _ {\" E0 X2 O) T; `9 o; f: G2 I4 l
sum = 0;
( g; Q# F2 [\" B- j9 t\" x+ d for (j = 0; j < OUT; j++)
6 i) J( k7 f. M. \4 Y {
`$ ]5 j Q. a1 \ sum += Wbc[j] * Dc[j];
) z4 w& E9 O7 ^) z1 K }
: ^\" B' }* ?1 U Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
- r7 U2 b\" ~$ j }& O+ @4 s0 p9 j; q( @6 ^
4 R- r9 C6 `\" P! W- f
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
( A; {\" {1 w1 c. P. j0 K( H \" T4 |7 Q! e9 L- o; b
for (i = 0; i < OUT; i++)\" H7 f S: ]& P' i4 S2 g/ l
for (j = 0; j < NEURON; j++)
* c; N) g1 D4 h$ Y2 y7 x Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;7 |\" N7 _; d9 Q! L5 }; p, s
1 X7 W' E\" n) @ for (i = 0; i < NEURON; i++)% a' H* T4 }* H3 v9 {# `2 ~
for (j = 0; j < IN; j++), d2 L, l7 C$ x$ j% d Z
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
1 I; q1 ^* h1 @ # J1 I5 D, f' m
' I! G' c' L( \/ N7 a$ O8 b , l& U& A; L\" t& l! e9 D) d
}* l. c1 y- c% X: L
# u% S( X8 \# V5 g
double result(double d1, double d2)6 Q9 ?) i9 [% S2 u! f* z4 ^3 ?
{5 A8 {& F/ B$ [$ C6 u6 m\" Y, X
int i, j;
+ X\" b* F8 Z& R( k; v) \ double sum;+ t: `: e, Q! } {: i# P, p
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;8 b* C! H* ]3 B
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
# d+ S! @1 j- j. @9 z; C) o 0 R& `, X! w' E0 B9 E
for (i = 0; i < NEURON; i++)' ~$ J0 _+ D4 R* \
{ j8 k; `9 d% d: `
sum = 0;
3 u9 K: X: v3 s\" P! c sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;3 P- l$ u, ]- i* y4 ~\" F0 i% t
LbOut= Fx(sum);
3 z5 W9 m$ f! ?( R0 _2 y/ N+ m }: v- h. o0 C: `$ ]
/ o8 j& ^' B, @: c- ^: ?$ B, | sum = 0;
: t# I6 B. ^! Q' m+ \( P for (j = 0; j < NEURON; j++)
5 i6 a1 r0 z1 a* ? sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
9 S g9 V, a D' ^+ q$ p1 ~$ v* ] ! j ~2 F/ T ?% U5 b' a
LcOut[0] = Fx(sum);
% z$ c\" t9 h\" a; t1 {# G1 v
, o* V6 B, E& @ return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;: y, i* C* M `: |# E Z+ H6 [
2 ?4 W( R\" v- k7 I\" G2 z % A1 t\" {% s: e5 b' r+ n* u5 M
}
+ }0 R# S' T6 V0 Hvoid train()# w! t- g- ~6 O; l! I: H
{
\0 c l2 h) m int i, j, no = 0;\" }) H- {* u! L5 N T
double e = 0;8 B! m# w: _6 j
do{
9 G4 m7 }% E1 y# | e = 0;! T8 n4 T3 J: Y2 g$ i6 y' r6 M2 @5 m
for (i = 0; i < DATA; i++)
# t5 y( X, q. ? {
( M. y4 N, a8 D/ Y$ i) T getActiveVal(i); 4 Q' m( a$ h8 \2 x, i' P
backUp(i);3 a+ U- \# c3 e( k3 n( e) E) Z! _
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); ^* v0 l( @ h0 S4 U2 X- W* V1 w5 |\" I
}
0 \5 F+ X' B7 J7 v 8 R. d$ `/ W. q- ? }
cout << no << " " << e << endl;2 i0 N. j$ g! v' a\" E X2 M1 g t H6 N
no++;
2 Z7 @9 p\" |4 X/ R4 F } while (no < 1000);
P/ S* O4 l) n* c% F\" t& } 8 K. G0 Y* ~8 N
- X( m\" x- S- u5 d* d; r}
7 a: ~ I) m! j6 X
0 E. ~# u) R+ k6 b5 Fvoid main(int argc, char const *argv[])
+ l6 `\" }; W7 Q8 Y{
- p/ j8 U) g: r4 m ( u: z/ V& v7 | I\" q+ P
setSample();
- M6 c, E7 m5 b5 k initNet();
5 x* Q! g) ~$ p; E& ^5 h% A( J train();/ @2 ^- E7 X- d& V( V$ k U. J
double a, b;
0 w1 P, Q1 Y7 ^3 k. O\" q' ~ while (1)
* P; I, Q7 x6 O# C, @$ o {8 U i/ E/ l! L: Q) n# m, E/ u6 `
cout << "print two numbers" << endl;) J# Z% l) c9 v0 ?
cin >> a >> b;\" n8 U5 n/ `$ ?
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
0 f( ~9 f! P6 K1 ]6 r9 z3 I }; s0 w5 Q9 J4 x5 a' G: M
4 @4 `\" d: q% n$ f7 V+ @# Y% D9 d + g% ~6 P% b\" T# K$ }) H
}

#include <stdio.h> 
4 {* z5 t9 _  V: p3 }) n#include <time.h>' u( ]/ Z/ l& x8 Y; L, U4 V 
#include <math.h>, C4 m( a7 _, ^: y; V1 |( B 
#include <stdlib.h>6 R4 u, u+ [) e* j# G 
#include <iostream>7 B$ i# D( J8 Q 
using namespace std; 
0 P- T& ?& G0 p+ m#define DATA  800/ C* b+ D5 G! q! E 
#define IN 2 
5 K8 B7 J* s\" v) m+ l#define OUT 14 }) @6 A% F! S7 ^1 t3 p 
#define NEURON 45  G$ I8 Q$ H$ j/ U! f\" I 
#define TRAINC 20000 
8 ~3 F3 @* j) s & W, p5 h4 X9 v 
double Fx(double x)& E% s( Q$ @; W% ^% l 
{ 
; m  p: U2 Q4 H' U$ `' o- i4 g    return 1 / (1 + exp(-1 * x));! }0 ]$ k( E1 Y/ j1 |& w 
} 
; ~# b) i( Y6 I# s\" a# |4 R  X; T2 G//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层7 Z) F( j2 U. T\" Y4 V! }4 b 
//样本输入\" K% p# [0 y! S 
double La[DATA][IN]; 
( j\" r( R! j7 b9 e2 x$ i//样本输出 
3 k6 u4 H& O) vdouble Lc[DATA][OUT];4 t6 ?# ?  j5 E7 H. Q- W 
//La->Lb权重 
% X7 N/ F# c' Y) u! Idouble Wab[NEURON][IN];* G0 Z1 F- ]3 r/ Q 
//Lb->Lc权重 
- y! C/ z; I' x  K! @& E2 y\" adouble Wbc[OUT][NEURON];# e  ?+ _, L! l0 ~  U 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
0 e1 c! d9 }\" b( cdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
4 n/ Y. U5 k2 B5 _/ c' x2 d 
/ G4 H$ _( F/ o! B  Y//Lb层输出 
# c5 f( {6 b3 }2 u! B4 _double LbOut[NEURON]; 
! B( q# U4 r* n4 E+ X//Lc层输出 
5 y9 X( q1 i# f/ L0 x1 Xdouble LcOut[OUT];  v+ T2 }: @8 }* W 
 
/ b3 h0 _7 Y$ A4 M//Lc层单元的一般化误差. c% \6 X, h% x! `2 |3 T 
double Dc[OUT]; 
7 V% [3 _0 S; r7 q/ x//Lb层单元的一般化误差 
9 n. u) C. ?* \5 C# R4 d2 x$ zdouble Db[NEURON];( J\" ?# d; W+ a) m4 H4 F) J$ p 
 1 z, Q* ?1 F/ v- I 
//设置样本数据 
1 m4 o; A! Z# `* i# {6 zvoid setSample() 
8 A! q0 e3 b: K  E0 A{* N- d/ [7 z* `: K 
    srand((unsigned)time(NULL));8 }) j3 Y/ `& W' z 
    int i, j; 
- W& s- y\" {7 d\" A    for (i = 0; i < DATA; i++) 
9 a; c+ l6 m4 {3 e    {( c  E% ^/ Q2 |, ? 
        for (j = 0; j < IN; j++); r1 P( l5 r. m 
        { 
: ^! c+ b) k3 Q* x& S            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;- x; Z\" Y! |& Y- c 
        }' [& n# \5 t  L% D: Q 
 
7 {8 V% P; E; H# j& F: i        for (j = 0; j < OUT; j++) 
' u* m4 _  {% e9 A4 c            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
/ p+ E, o5 \* w\" J    }9 c- K0 F: N6 }\" Z( h 
} 
- W) X8 e6 Y2 X% u% [& Q//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
5 d0 Y6 v, K% u+ gvoid initNet()/ e' L5 U; z6 L 
{* R4 ?8 n/ k  n 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
, k8 {4 z: L' f  ^\" K/ J, v& _0 U    //两部分的权值设置随机值【-1,1】% ^0 f6 P$ X1 R5 q8 r 
    int i, j; 
) [* a8 k. ^1 d( |    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
( ~$ R' m( h* N3 s0 q1 \\" ~& _  C        for (j = 0; j < IN; j++) 
0 @4 H+ {  m+ ?0 C; y2 {        {  }  P' X  c$ R2 i 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;0 u# @& X5 f# A\" S% l 
            Wab[j] /= 20; 
! L1 a# z( S9 O( L        }3 K8 y: ]+ E  I& B 
 
$ @, [/ r: P+ O+ v& f    for (i = 0; i < OUT; i++)4 w9 _( q3 Z+ {- \7 O 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)3 A6 m3 D  C+ [6 x8 L 
        {: D, Q; U1 _( }4 r7 t. c; n\" p3 n 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;1 I: p( M+ ]8 K, l3 X 
            Wbc[j] /= 20;; P& o5 |\" K! Y: {' ? 
        } 
- g( \  p- v# h( i- C  ?     . k1 N- o* E% Y# Q- H; ^. a8 g 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
9 j% y( @1 P1 l$ s1 g    for (i = 0; i < IN; i++)5 f3 I% _4 D/ h. k- U# e 
    {, V( F, F  _\" d\" d/ }- {! ?7 \6 y 
          
. _9 p1 Z5 v* k' o        MinIn = MaxIn = La[0]; 
5 W9 G. d4 W% a0 m7 [: ]. f        for (j = 0; j < DATA; j++) 
2 J, i: o9 z/ i4 q& i  i5 Y! P. j        { 
. J\" j( d# r8 B2 T1 l            if (MinIn > La[j]) 
$ \$ t+ _+ j: q# E0 J: D6 ^                MinIn = La[j];$ o; d! L2 P& }+ J- G 
            if (MaxIn < La[j]) 
2 m3 v/ J. F* B7 M6 t                MaxIn = La[j]; 
# I5 `/ a) z# v  U        }7 \; j\" \) ?7 o) ]/ V% O 
      
  H3 W: p' e- y$ i8 s0 |          
+ J) Y# {5 d0 h3 u7 e7 t2 }    } 
  i2 T% L2 ?# A: ^4 s 
2 o. `6 o# m$ O2 C, ~    for (i = 0; i < OUT; i++) 
* p4 e1 W$ ^4 p! a5 T    {* A. r9 T! a* \+ ^! _ 
          
: L! B5 C9 z/ L6 U) X        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
& g7 N; G. y3 `% R        for (j = 0; j < DATA; j++) 
6 i\" n8 A* z  M8 w        {# C0 ?$ X% k7 O( `/ T3 v 
            if (MinOut > Lc[j]) 
# t7 X7 n- I& k                MinOut = Lc[j];3 F( m3 D& v' C, j+ F# Q 
            if (MaxOut < Lc[j])* w* p\" W\" R+ H 
                MaxOut = Lc[j]; 
7 w$ r* B3 T5 F' d/ n        }5 w+ g. b1 [1 G2 y 
 5 w+ e1 T! U) I$ @& u% L 
    }! g1 ~9 ]0 |0 d: u* V+ T8 S 
 
. C2 j# j/ z6 i5 z# O    //归一化3 Q4 g4 I; ]9 N 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
2 \5 A# ]8 G: h/ `; R: `        for (j = 0; j < DATA; j++): Y3 v; z$ W( m9 l/ i 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
3 ]2 y& P! V1 W5 p3 x! N9 D. J# h             ) u\" {1 T, O/ N3 U$ I9 K 
 
) M) U* x/ Z# @' ^2 l    for (i = 0; i < OUT; i++) 
$ R8 I9 V; K- B6 i. m1 G        for (j = 0; j < DATA; j++)! }) c\" {+ J7 t 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
* g* ]1 u+ w+ `% S# |4 ^4 S9 `8 \         & k7 \7 I0 a) `2 L; M/ N 
             
/ b3 M8 b% U( h5 ~. d . E: C1 N# k0 _- h: r. d 
}' W\" s- ^* X1 H 
void getActiveVal(int dataIndex) 
* |  u0 O& F4 o8 l; l& J{2 g) z# F5 E4 p0 d 
    int i, j; 
# A* E. _% t, @9 ^    double sum; 
4 K8 H0 ?\" K& ^4 B! o8 @( ]: P    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
1 B& b' c  V- ~) K0 [    { 
2 j2 q4 @\" x; v5 [. u% u( `        sum = 0; 
, O0 x$ [6 C' ^& ^/ q2 `- Q        for (j = 0; j < IN; j++) 
9 A4 `1 M8 y4 T. N# o, O, n            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];8 p9 k( f) B7 ]% a# J0 Z: T 
         & n& U% R- f8 h 
        LbOut = Fx(sum);4 Y5 p: [' I\" K6 ^5 J 
 ; V3 y  V7 I3 \; |. } 
    } 
. Y. I\" N5 X' O. {5 @, J ! b# y) O* f# n* e% b 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
, A* ?3 z: U+ g\" k    { 
5 A* c$ N: t, O! ^1 c        sum = 0;+ l: X\" ]1 _7 k8 N- c! e$ P+ ? 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
8 A# [' L! k9 w\" ~* I            sum += Wbc[j] * LbOut[j];6 c0 U& G/ D2 k- }; T- E; L 
         ; Z$ y. g3 J4 Q 
        LcOut = Fx(sum);  F9 q+ q  t* E! |\" m7 D 
    } 
& @8 Q& O. q$ A} 
6 n0 E; T; F4 k# a* ~5 |void backUp(int dataIndex)) c8 e  d/ Z, L0 Z 
{5 r+ k' p; ~7 }! u( x. }; G 
    int i, j;$ _- `  Z% Z3 ~2 { 
    double sum = 0;2 r' Z+ a5 I% ~' h) F 
    //Lc层单元的一般化误差 
0 i3 S0 \3 F# j. O8 p    for (i = 0; i < OUT; i++): P; j& ?: R6 {8 {; q 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
' j\" U$ Q$ R: }& t$ H( ^/ o 
( h  c! f: P6 q' ?6 S5 [    //Lb层单元的一般化误差# g\" r# f& e1 t, b, `% h5 V; l' u' V 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
0 W1 v\" u3 u/ H& ~5 _    {\" E0 X2 O) T; `9 o; f: G2 I4 l 
        sum = 0; 
( g; Q# F2 [\" B- j9 t\" x+ d        for (j = 0; j < OUT; j++) 
6 i) J( k7 f. M. \4 Y        { 
  `$ ]5 j  Q. a1 \            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
) z4 w& E9 O7 ^) z1 K        } 
: ^\" B' }* ?1 U        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
- r7 U2 b\" ~$ j    }& O+ @4 s0 p9 j; q( @6 ^ 
 4 R- r9 C6 `\" P! W- f 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
( A; {\" {1 w1 c. P. j0 K( H \" T4 |7 Q! e9 L- o; b 
    for (i = 0; i < OUT; i++)\" H7 f  S: ]& P' i4 S2 g/ l 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
* c; N) g1 D4 h$ Y2 y7 x            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;7 |\" N7 _; d9 Q! L5 }; p, s 
 
1 X7 W' E\" n) @    for (i = 0; i < NEURON; i++)% a' H* T4 }* H3 v9 {# `2 ~ 
        for (j = 0; j < IN; j++), d2 L, l7 C$ x$ j% d  Z 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
1 I; q1 ^* h1 @ # J1 I5 D, f' m 
      
' I! G' c' L( \/ N7 a$ O8 b     , l& U& A; L\" t& l! e9 D) d 
}* l. c1 y- c% X: L 
 # u% S( X8 \# V5 g 
double result(double d1, double d2)6 Q9 ?) i9 [% S2 u! f* z4 ^3 ? 
{5 A8 {& F/ B$ [$ C6 u6 m\" Y, X 
    int i, j; 
+ X\" b* F8 Z& R( k; v) \    double sum;+ t: `: e, Q! }  {: i# P, p 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;8 b* C! H* ]3 B 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
# d+ S! @1 j- j. @9 z; C) o 0 R& `, X! w' E0 B9 E 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)' ~$ J0 _+ D4 R* \ 
    {  j8 k; `9 d% d: ` 
        sum = 0;          
3 u9 K: X: v3 s\" P! c        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;3 P- l$ u, ]- i* y4 ~\" F0 i% t 
        LbOut= Fx(sum); 
3 z5 W9 m$ f! ?( R0 _2 y/ N+ m    }: v- h. o0 C: `$ ] 
 
/ o8 j& ^' B, @: c- ^: ?$ B, |    sum = 0; 
: t# I6 B. ^! Q' m+ \( P    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
5 i6 a1 r0 z1 a* ?        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
9 S  g9 V, a  D' ^+ q$ p1 ~$ v* ]     ! j  ~2 F/ T  ?% U5 b' a 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
% z$ c\" t9 h\" a; t1 {# G1 v      
, o* V6 B, E& @    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;: y, i* C* M  `: |# E  Z+ H6 [ 
 
2 ?4 W( R\" v- k7 I\" G2 z % A1 t\" {% s: e5 b' r+ n* u5 M 
} 
+ }0 R# S' T6 V0 Hvoid train()# w! t- g- ~6 O; l! I: H 
{ 
  \0 c  l2 h) m    int i, j, no = 0;\" }) H- {* u! L5 N  T 
    double e = 0;8 B! m# w: _6 j 
    do{ 
9 G4 m7 }% E1 y# |        e = 0;! T8 n4 T3 J: Y2 g$ i6 y' r6 M2 @5 m 
        for (i = 0; i < DATA; i++) 
# t5 y( X, q. ?        { 
( M. y4 N, a8 D/ Y$ i) T            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                4 Q' m( a$ h8 \2 x, i' P 
            backUp(i);3 a+ U- \# c3 e( k3 n( e) E) Z! _ 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);  ^* v0 l( @  h0 S4 U2 X- W* V1 w5 |\" I 
        } 
0 \5 F+ X' B7 J7 v         8 R. d$ `/ W. q- ?  } 
        cout << no << " " << e << endl;2 i0 N. j$ g! v' a\" E  X2 M1 g  t  H6 N 
        no++; 
2 Z7 @9 p\" |4 X/ R4 F    } while (no < 1000); 
  P/ S* O4 l) n* c% F\" t& } 8 K. G0 Y* ~8 N 
 
- X( m\" x- S- u5 d* d; r} 
7 a: ~  I) m! j6 X 
0 E. ~# u) R+ k6 b5 Fvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
+ l6 `\" }; W7 Q8 Y{ 
- p/ j8 U) g: r4 m     ( u: z/ V& v7 |  I\" q+ P 
    setSample(); 
- M6 c, E7 m5 b5 k    initNet(); 
5 x* Q! g) ~$ p; E& ^5 h% A( J    train();/ @2 ^- E7 X- d& V( V$ k  U. J 
    double a, b; 
0 w1 P, Q1 Y7 ^3 k. O\" q' ~    while (1) 
* P; I, Q7 x6 O# C, @$ o    {8 U  i/ E/ l! L: Q) n# m, E/ u6 ` 
        cout << "print two numbers" << endl;) J# Z% l) c9 v0 ? 
        cin >> a >> b;\" n8 U5 n/ `$ ? 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
0 f( ~9 f! P6 K1 ]6 r9 z3 I    }; s0 w5 Q9 J4 x5 a' G: M 
      
4 @4 `\" d: q% n$ f7 V+ @# Y% D9 d     + g% ~6 P% b\" T# K$ }) H 
}

1 W" [2 @0 k [* O+ _! C( U/ O; Z5 r9 n

zan