[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>3 X9 L% s: H4 f# {0 z& p9 `) f- n
#include <time.h>$ { L; |0 `/ V! @0 `
#include <math.h>8 ^2 C$ t. e: I: w! L- W% ~
#include <stdlib.h>
/ a* U* [* @0 K/ T- O# S! Q& r9 W#include <iostream>
2 [0 _* D* B+ |/ F qusing namespace std;/ V, G }* } h; J* K8 t
#define DATA 800
! g\" i+ \4 A3 c. }) W\" ?#define IN 2
9 t0 T' f p# {: Z, N#define OUT 1
1 B. U4 j- \9 P5 `$ i#define NEURON 45
& T7 x4 d1 V$ U/ D5 B4 \- N8 ]#define TRAINC 20000' q$ l& N: t5 O& S. y2 H
* z2 d3 _) ~2 i8 \\" h$ G7 m
double Fx(double x)( X+ P8 d {# ~ q% i! c0 D
{
% h2 b3 ?5 x6 @4 H# { return 1 / (1 + exp(-1 * x));
. R. `: n. V9 L\" P0 B; [9 W, T}
3 ]3 g4 @7 y' q1 @2 m# b2 A//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层# Z! d, ~* c* \ j/ C
//样本输入
; e\" P# d5 ~% l) i4 ^' K- @double La[DATA][IN];
. T' y. Q2 g! h G3 Z5 l( g//样本输出\" r1 o* i' z f. R
double Lc[DATA][OUT];
# j U& J l4 g8 h Z//La->Lb权重
5 _: S. B0 X$ Pdouble Wab[NEURON][IN];
- }) J: L c5 r$ q6 B9 s$ E//Lb->Lc权重' P/ a2 ^7 T* }1 E' ?* A
double Wbc[OUT][NEURON];0 ]* b& r. F/ g: J# o4 |. T
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出..., ~' `; V* }6 B) H0 J3 B
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
3 k) U3 A# z' a2 Q
+ L5 i1 g( V+ a! E\" F G0 R//Lb层输出* r\" |1 T# i\" ]0 z6 Z
double LbOut[NEURON];
) t h1 o# O1 E2 t//Lc层输出
: ]1 b6 ?8 a1 E7 B: M. jdouble LcOut[OUT];6 K& u. B* u9 }+ |8 W& m
q9 ~8 E5 d. j; d7 z
//Lc层单元的一般化误差
8 B2 d* l! y. g# J, U\" zdouble Dc[OUT];# v8 q! y) J\" M
//Lb层单元的一般化误差6 z- F' x1 w& J% m5 J' b
double Db[NEURON];
3 B$ J5 o4 F0 i) O! T+ C. { 7 r; @& C+ u' u$ ?3 u2 j/ y
//设置样本数据) t5 h* r( c) p! }# M
void setSample()6 l) V4 w( C& ~' @* {
{
; E8 [* Y( _2 g! f0 A' [ srand((unsigned)time(NULL));, q% Y) k5 |; F0 ]0 j. _* g
int i, j;
6 T7 L* v# k9 X, D5 D) _1 B for (i = 0; i < DATA; i++)
' l2 I( M. e* k3 F8 D# o {
: |\" \4 _/ t9 g( O; c+ u' a for (j = 0; j < IN; j++)
1 P\" z# E; L, m0 Z9 }, h {
3 Y& Y, P# Y4 I9 q/ j0 @ La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
( T6 G+ t3 [- J) e7 V }6 o, O7 E9 u6 K/ ?
! Y5 X: a% ]7 N$ p0 ^+ x- h
for (j = 0; j < OUT; j++)( ]5 Y9 |. R* ^5 C9 M9 @
Lc[j] = La[0] + La[1];% T5 c! S, a# I4 G5 c: R0 s ~1 t* u
}
7 G$ d. U' _/ b. T# H}4 F+ `! M k\" u9 r0 S, u
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）! I+ T( f; o- H& j+ w/ u
void initNet()! g# [3 A) D3 W3 K% [
{' f# z$ V6 L$ ^\" H ]% o
srand((unsigned)time(NULL));
& z% T' |7 {/ j; [, e' { //两部分的权值设置随机值【-1,1】
2 M2 m+ X5 o5 b int i, j;
# z; {8 t8 s, }$ i/ y% {% L for (i = 0; i < NEURON; i++)
) j4 Y( w\" \2 f4 l7 d9 l for (j = 0; j < IN; j++)& _7 {& ^7 E2 [# ^' S0 t0 |6 H7 [7 b
{! p5 m/ s( Q2 |3 @. u
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;. _\" W+ K! x% e- ]) U% I( f$ o
Wab[j] /= 20;
, ]& l1 E0 e2 V$ c( K! j }
) i% f o$ Q) j1 Y1 H: J % K- A4 D4 \9 P# }& w1 }9 b3 ^3 q
for (i = 0; i < OUT; i++)
' y+ G3 l. l/ z) J+ G% M for (j = 0; j < NEURON; j++)9 R8 Z8 S |) ]8 C9 K9 i$ e
{0 Z& n5 B2 ~- R7 o; }, j0 \: ~$ u! S
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;9 {- r1 x& U- z+ |( F8 n2 o
Wbc[j] /= 20;) V. L2 q1 h( j6 o6 T' ^
}
& p\" W8 w( E+ X * Z' k- o* R# X- K# e. W
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
& Q$ r* s& d+ _) f4 z for (i = 0; i < IN; i++)
q\" |% t: q& j {
+ u5 @' }) \# Y/ j; }# s7 v
8 k# R& r; U: B4 ~- a\" f* t MinIn = MaxIn = La[0];
9 ^8 l) T- _0 Y2 v4 S8 i for (j = 0; j < DATA; j++)
( k4 G$ z% ~. n7 {( _5 c9 [1 y {
' X+ \) D) A- `+ s. a if (MinIn > La[j])) l1 [\" q; J4 ~* ^9 B0 U9 V
MinIn = La[j];
9 M/ H5 m\" O2 o: j\" J if (MaxIn < La[j])+ f) ] ?3 w) g, a\" F) S. n
MaxIn = La[j];
}
. _: j( s6 ?' F! a
0 A1 K, `: P# H9 H9 _$ k
}
0 }8 B/ n+ h8 V* U; u5 ~: g
# @8 d\" n* H7 T4 l' D for (i = 0; i < OUT; i++)& @- c\" [\" s/ F7 q
{% d' v* Y/ z& j% {0 M. k- r
- V% s* S\" p6 u' F5 u
MinOut = MaxOut = Lc[0];: [, N0 S- R& ^& ?+ M) I
for (j = 0; j < DATA; j++)0 N; ]- M# ^; j5 m1 w
{% M. l$ E2 @1 ^' s\" `
if (MinOut > Lc[j]); w, E- v2 R) j& N7 |
MinOut = Lc[j];
5 z: F6 k% I$ \: ` v' Z, C if (MaxOut < Lc[j])
1 A& K! i( d) F MaxOut = Lc[j];
. E6 [: M/ U9 d7 V ] }
8 S0 x. Q! b* r6 v8 H& {* k O9 \& y- O h& n7 r; D
}
& E' {0 T% Q8 m7 Y: K
1 q1 }6 c0 \, ?; N! [- O: [0 I //归一化
s: Y( b- l; b. W for (i = 0; i < IN; i++)
/ t/ @8 n) p2 w* t) @% N\" c( Y. p for (j = 0; j < DATA; j++)3 N9 ~+ O# {2 p' d5 |
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);9 Y9 Y/ }2 m! C9 X$ f5 V, r
/ {; D; V7 ]4 r0 S6 i) ~
* a2 D\" c. C/ L6 O0 l( e. O
for (i = 0; i < OUT; i++)8 ?5 i9 I( s8 `/ f) A
for (j = 0; j < DATA; j++)
( E\" g4 y- ]/ V/ P( X3 L: ^ Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
$ h; R+ I# P\" E5 J) N$ C
- H0 c+ D$ @- d1 m2 p0 y
6 s7 ]! a1 f3 ~ s\" ^( j2 o- _4 I
; N' g2 o3 r) I}/ ]% d. x2 G1 q( w/ @. f
void getActiveVal(int dataIndex)\" y& O4 V$ A: _. x4 o: k
{' a* k3 u& `7 H( j/ \8 d ~( w\" s
int i, j;
5 ~9 h; F( c/ ~- T1 P double sum;
! c! [\" J% l# E# K. y3 k for (i = 0; i < NEURON; i++)
4 V1 V: T! r' F' H0 V {
$ ?/ ^/ j1 \7 k# w6 y sum = 0;
0 k5 X' v8 z) W for (j = 0; j < IN; j++)\" `5 M* y* _: E3 {8 j
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];& Q( W* w: \- X( @
! \8 v% w4 X9 j. {% D LbOut = Fx(sum);' H4 O- k1 H2 h7 S* h5 n! i
2 q0 j\" U1 `' J& n5 U: D2 s6 a
}
: x( L. O9 P S/ t* ` ' X1 L1 t- W/ S( s1 s8 A$ y! F
for (i = 0; i < OUT; i++)
) j* ]% N. j, [5 { s {
9 D3 G( R7 _% C$ W( [3 ^ sum = 0;3 p6 k1 w6 p6 y
for (j = 0; j < NEURON; j++)2 R- Y1 Z, x0 m+ ~3 i( d0 r
sum += Wbc[j] * LbOut[j];+ \+ E# Q( }+ X* E2 S z5 q
: e/ D/ c+ `0 O2 O
LcOut = Fx(sum);7 T& Y& B, v5 U$ B3 w( P4 j
}; U; f( B3 B3 v/ q* R
}& k T1 n3 k+ T5 d& f8 J# B
void backUp(int dataIndex)$ m8 ~ a! n5 h' Q& ~ L& t
{
7 g1 z2 `7 w7 G* \3 ? int i, j;
- D. C6 e/ s; S+ S7 u4 o( K double sum = 0;
$ E+ s3 g# v9 o* J! g% P- n9 h$ q //Lc层单元的一般化误差
& Z+ K$ c1 K, k! U; P2 R2 M% S for (i = 0; i < OUT; i++)6 K3 [/ C( Q+ Y& J% ]
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); P) a2 G o$ @: y' I# q
1 s) c+ m& |1 u5 o
//Lb层单元的一般化误差6 C* h- U* T6 }
for (i = 0; i < NEURON; i++)
. o- ?/ Z; s4 @ g3 z, h8 q {
5 ~( V3 Z: W( M. q m$ L( F! l sum = 0;
, i; w: n1 |9 I T' Y+ x for (j = 0; j < OUT; j++)
* I) ?: i) k Z! s* k6 c {
+ H, {8 Q- m4 Q+ C7 N1 l! X6 r( R sum += Wbc[j] * Dc[j];
& d4 ^7 u: j- |+ c9 Q. H }
+ I1 i\" H\" ?- U0 S5 y Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;. n5 Z, p3 V0 X' l
}
4 c, s$ g, e( V' U4 H( F3 T% b 0 t\" l& z a( u, {6 _$ L3 L9 w
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
: L. l; j( I& k- X% o\" Y * G- ]* O; f! J( ]8 _% g) @% }
for (i = 0; i < OUT; i++)
! O) @) ~, ?! o s: H8 U for (j = 0; j < NEURON; j++)\" e/ ^ s8 O4 g, O4 P, x
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
+ A\" ~7 M3 s3 u6 P 1 F' d- I! j- ~ q- |
for (i = 0; i < NEURON; i++)& S( Z9 w |# v: a! R' ~+ ]
for (j = 0; j < IN; j++)
5 o3 z$ ?0 f% d- l6 ~+ b% @/ D6 r Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
$ a! D6 Q# l h 7 m4 t; Z9 I, G! ^& l
. S2 l5 h7 W4 a$ z8 V
1 A# l4 m3 c3 y
}( L4 R9 v\" y @ [1 X% Y
2 E3 M' b/ k8 L
double result(double d1, double d2); A7 T4 B+ P3 Y P) T. G' B
{+ z' g! F% a6 D
int i, j;
9 P% G, {: b1 {* ~9 ^% R double sum;! J% g# `' g }, l3 ~ m5 c4 O- j
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
3 L4 `( `9 P- } d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);9 v) a) U4 |3 M5 Q3 m) O
9 ?/ |! b\" q$ l/ t% z
for (i = 0; i < NEURON; i++)7 J& f' K7 x9 [. n
{
) w/ B) C7 o) L$ B# [ sum = 0;
3 Y) N4 S& B2 v5 ~3 R& \9 M sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
' f- j2 F' ]) K) t& m0 H/ v LbOut= Fx(sum);
& O0 e/ E- i# P) c% X5 _+ R% U }) t( E& l9 {6 K
# K( a' E3 N* X
sum = 0;% g5 t4 e) x! [ B* y! T\" Y
for (j = 0; j < NEURON; j++)/ J0 ^4 U2 v) R- _0 ~
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];! Q( J5 F9 X9 p9 {8 h- g t. }
- e7 G; F( y7 h6 b; h8 g
LcOut[0] = Fx(sum);# x3 L M# u0 U, z9 w! i3 x
) @' n' s3 \: n7 A5 O) h4 R
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
6 Q! F8 E5 J5 r5 p 2 c5 `3 R* a. Q
, `, d: J% R7 b0 |' i2 P$ m O\" Y$ _}
. V8 o6 [; f% gvoid train()
. a( l. b4 f8 G! J4 y{5 J+ z+ U' g& B! _: x9 m: f
int i, j, no = 0;! F3 }4 V+ U2 A4 ~3 M8 x
double e = 0;
# N' k, _' R9 z' [0 w/ }# V do{7 N3 n U/ M. g/ F' L* s3 J0 m- t* Y
e = 0;
9 g$ h3 u8 a* S* X3 g0 Q5 Q for (i = 0; i < DATA; i++): S\" Z! c1 C- y
{
4 ]5 w3 E1 e: _5 p. C5 p getActiveVal(i);
$ \6 ^2 R+ n+ I& L5 M: ]0 T6 p) X+ `4 u backUp(i);) g& o9 T! g- n2 t$ t5 {
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);9 L) c7 B) p7 Q1 \$ }# n0 ^2 |
}* E: p2 ?7 b( v: Z
) x; G: R2 Q$ f4 ]! {+ l
cout << no << " " << e << endl;6 b% r# K3 J! {$ h* w
no++;
+ [1 P s# v/ Y } while (no < 1000);) D\" f- a/ M. N. t4 ]) N
0 z9 i7 Q B/ M t# V, p3 a1 [- x
' a\" v, o$ f4 O9 {, B9 J
}5 A0 N0 f3 _3 L4 E4 |/ |( s/ Y
$ o% f* X0 _2 |\" |% r. Fvoid main(int argc, char const *argv[])& {; ^0 m5 N7 B7 n
{
$ d# E: U4 t5 C5 n ~3 C- v ) [/ P0 \4 Q' d0 y. O
setSample();0 m6 m* ?% \1 b' X- F. q g4 J\" A
initNet();; J/ f/ M, U2 s
train();
5 }2 E( d, i6 Z4 \1 _5 V9 N( ] double a, b;
4 Y$ h3 M: i3 L& ]9 S while (1)# r4 V5 G A& w; \* ]7 k
{
$ Q) f( R% R3 R cout << "print two numbers" << endl;# R9 Z0 l4 b. l
cin >> a >> b;
% Z& P' t; w0 s: d- _ cout << "result:" << result(a, b) << endl;
, [1 J. p0 S0 N0 ^7 d9 ? }7 }- O- m& H# D6 M: L
4 _. g/ K; V* X! {/ D7 n
( H5 O# A# y/ o$ x9 I}

#include <stdio.h>3 X9 L% s: H4 f# {0 z& p9 `) f- n 
#include <time.h>$ {  L; |0 `/ V! @0 ` 
#include <math.h>8 ^2 C$ t. e: I: w! L- W% ~ 
#include <stdlib.h> 
/ a* U* [* @0 K/ T- O# S! Q& r9 W#include <iostream> 
2 [0 _* D* B+ |/ F  qusing namespace std;/ V, G  }* }  h; J* K8 t 
#define DATA  800 
! g\" i+ \4 A3 c. }) W\" ?#define IN 2 
9 t0 T' f  p# {: Z, N#define OUT 1 
1 B. U4 j- \9 P5 `$ i#define NEURON 45 
& T7 x4 d1 V$ U/ D5 B4 \- N8 ]#define TRAINC 20000' q$ l& N: t5 O& S. y2 H 
 * z2 d3 _) ~2 i8 \\" h$ G7 m 
double Fx(double x)( X+ P8 d  {# ~  q% i! c0 D 
{ 
% h2 b3 ?5 x6 @4 H# {    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
. R. `: n. V9 L\" P0 B; [9 W, T} 
3 ]3 g4 @7 y' q1 @2 m# b2 A//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层# Z! d, ~* c* \  j/ C 
//样本输入 
; e\" P# d5 ~% l) i4 ^' K- @double La[DATA][IN]; 
. T' y. Q2 g! h  G3 Z5 l( g//样本输出\" r1 o* i' z  f. R 
double Lc[DATA][OUT]; 
# j  U& J  l4 g8 h  Z//La->Lb权重 
5 _: S. B0 X$ Pdouble Wab[NEURON][IN]; 
- }) J: L  c5 r$ q6 B9 s$ E//Lb->Lc权重' P/ a2 ^7 T* }1 E' ?* A 
double Wbc[OUT][NEURON];0 ]* b& r. F/ g: J# o4 |. T 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出..., ~' `; V* }6 B) H0 J3 B 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
3 k) U3 A# z' a2 Q 
+ L5 i1 g( V+ a! E\" F  G0 R//Lb层输出* r\" |1 T# i\" ]0 z6 Z 
double LbOut[NEURON]; 
) t  h1 o# O1 E2 t//Lc层输出 
: ]1 b6 ?8 a1 E7 B: M. jdouble LcOut[OUT];6 K& u. B* u9 }+ |8 W& m 
   q9 ~8 E5 d. j; d7 z 
//Lc层单元的一般化误差 
8 B2 d* l! y. g# J, U\" zdouble Dc[OUT];# v8 q! y) J\" M 
//Lb层单元的一般化误差6 z- F' x1 w& J% m5 J' b 
double Db[NEURON]; 
3 B$ J5 o4 F0 i) O! T+ C. { 7 r; @& C+ u' u$ ?3 u2 j/ y 
//设置样本数据) t5 h* r( c) p! }# M 
void setSample()6 l) V4 w( C& ~' @* { 
{ 
; E8 [* Y( _2 g! f0 A' [    srand((unsigned)time(NULL));, q% Y) k5 |; F0 ]0 j. _* g 
    int i, j; 
6 T7 L* v# k9 X, D5 D) _1 B    for (i = 0; i < DATA; i++) 
' l2 I( M. e* k3 F8 D# o    { 
: |\" \4 _/ t9 g( O; c+ u' a        for (j = 0; j < IN; j++) 
1 P\" z# E; L, m0 Z9 }, h        { 
3 Y& Y, P# Y4 I9 q/ j0 @            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
( T6 G+ t3 [- J) e7 V        }6 o, O7 E9 u6 K/ ? 
 ! Y5 X: a% ]7 N$ p0 ^+ x- h 
        for (j = 0; j < OUT; j++)( ]5 Y9 |. R* ^5 C9 M9 @ 
            Lc[j] = La[0] + La[1];% T5 c! S, a# I4 G5 c: R0 s  ~1 t* u 
    } 
7 G$ d. U' _/ b. T# H}4 F+ `! M  k\" u9 r0 S, u 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）! I+ T( f; o- H& j+ w/ u 
void initNet()! g# [3 A) D3 W3 K% [ 
{' f# z$ V6 L$ ^\" H  ]% o 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
& z% T' |7 {/ j; [, e' {    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
2 M2 m+ X5 o5 b    int i, j; 
# z; {8 t8 s, }$ i/ y% {% L    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
) j4 Y( w\" \2 f4 l7 d9 l        for (j = 0; j < IN; j++)& _7 {& ^7 E2 [# ^' S0 t0 |6 H7 [7 b 
        {! p5 m/ s( Q2 |3 @. u 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;. _\" W+ K! x% e- ]) U% I( f$ o 
            Wab[j] /= 20; 
, ]& l1 E0 e2 V$ c( K! j        } 
) i% f  o$ Q) j1 Y1 H: J % K- A4 D4 \9 P# }& w1 }9 b3 ^3 q 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
' y+ G3 l. l/ z) J+ G% M        for (j = 0; j < NEURON; j++)9 R8 Z8 S  |) ]8 C9 K9 i$ e 
        {0 Z& n5 B2 ~- R7 o; }, j0 \: ~$ u! S 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;9 {- r1 x& U- z+ |( F8 n2 o 
            Wbc[j] /= 20;) V. L2 q1 h( j6 o6 T' ^ 
        } 
& p\" W8 w( E+ X     * Z' k- o* R# X- K# e. W 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
& Q$ r* s& d+ _) f4 z    for (i = 0; i < IN; i++) 
  q\" |% t: q& j    { 
+ u5 @' }) \# Y/ j; }# s7 v          
8 k# R& r; U: B4 ~- a\" f* t        MinIn = MaxIn = La[0]; 
9 ^8 l) T- _0 Y2 v4 S8 i        for (j = 0; j < DATA; j++) 
( k4 G$ z% ~. n7 {( _5 c9 [1 y        { 
' X+ \) D) A- `+ s. a            if (MinIn > La[j])) l1 [\" q; J4 ~* ^9 B0 U9 V 
                MinIn = La[j]; 
9 M/ H5 m\" O2 o: j\" J            if (MaxIn < La[j])+ f) ]  ?3 w) g, a\" F) S. n 
                MaxIn = La[j]; 
8 o. x3 @2 k  `1 a7 Q4 R% P8 y1 z4 k. h        } 
\" J4 M# h# g1 a$ }: r  C2 C$ k- Y* Z  U     . _: j( s6 ?' F! a 
         0 A1 K, `: P# H9 H9 _$ k 
    } 
0 }8 B/ n+ h8 V* U; u5 ~: g 
# @8 d\" n* H7 T4 l' D    for (i = 0; i < OUT; i++)& @- c\" [\" s/ F7 q 
    {% d' v* Y/ z& j% {0 M. k- r 
         - V% s* S\" p6 u' F5 u 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];: [, N0 S- R& ^& ?+ M) I 
        for (j = 0; j < DATA; j++)0 N; ]- M# ^; j5 m1 w 
        {% M. l$ E2 @1 ^' s\" ` 
            if (MinOut > Lc[j]); w, E- v2 R) j& N7 | 
                MinOut = Lc[j]; 
5 z: F6 k% I$ \: `  v' Z, C            if (MaxOut < Lc[j]) 
1 A& K! i( d) F                MaxOut = Lc[j]; 
. E6 [: M/ U9 d7 V  ]        } 
8 S0 x. Q! b* r6 v8 H& {* k   O9 \& y- O  h& n7 r; D 
    } 
& E' {0 T% Q8 m7 Y: K 
1 q1 }6 c0 \, ?; N! [- O: [0 I    //归一化 
  s: Y( b- l; b. W    for (i = 0; i < IN; i++) 
/ t/ @8 n) p2 w* t) @% N\" c( Y. p        for (j = 0; j < DATA; j++)3 N9 ~+ O# {2 p' d5 | 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);9 Y9 Y/ }2 m! C9 X$ f5 V, r 
             / {; D; V7 ]4 r0 S6 i) ~ 
 * a2 D\" c. C/ L6 O0 l( e. O 
    for (i = 0; i < OUT; i++)8 ?5 i9 I( s8 `/ f) A 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
( E\" g4 y- ]/ V/ P( X3 L: ^            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
$ h; R+ I# P\" E5 J) N$ C          
- H0 c+ D$ @- d1 m2 p0 y             
6 s7 ]! a1 f3 ~  s\" ^( j2 o- _4 I 
; N' g2 o3 r) I}/ ]% d. x2 G1 q( w/ @. f 
void getActiveVal(int dataIndex)\" y& O4 V$ A: _. x4 o: k 
{' a* k3 u& `7 H( j/ \8 d  ~( w\" s 
    int i, j; 
5 ~9 h; F( c/ ~- T1 P    double sum; 
! c! [\" J% l# E# K. y3 k    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
4 V1 V: T! r' F' H0 V    { 
$ ?/ ^/ j1 \7 k# w6 y        sum = 0; 
0 k5 X' v8 z) W        for (j = 0; j < IN; j++)\" `5 M* y* _: E3 {8 j 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];& Q( W* w: \- X( @ 
          
! \8 v% w4 X9 j. {% D        LbOut = Fx(sum);' H4 O- k1 H2 h7 S* h5 n! i 
 2 q0 j\" U1 `' J& n5 U: D2 s6 a 
    } 
: x( L. O9 P  S/ t* ` ' X1 L1 t- W/ S( s1 s8 A$ y! F 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
) j* ]% N. j, [5 {  s    { 
9 D3 G( R7 _% C$ W( [3 ^        sum = 0;3 p6 k1 w6 p6 y 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)2 R- Y1 Z, x0 m+ ~3 i( d0 r 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];+ \+ E# Q( }+ X* E2 S  z5 q 
         : e/ D/ c+ `0 O2 O 
        LcOut = Fx(sum);7 T& Y& B, v5 U$ B3 w( P4 j 
    }; U; f( B3 B3 v/ q* R 
}& k  T1 n3 k+ T5 d& f8 J# B 
void backUp(int dataIndex)$ m8 ~  a! n5 h' Q& ~  L& t 
{ 
7 g1 z2 `7 w7 G* \3 ?    int i, j; 
- D. C6 e/ s; S+ S7 u4 o( K    double sum = 0; 
$ E+ s3 g# v9 o* J! g% P- n9 h$ q    //Lc层单元的一般化误差 
& Z+ K$ c1 K, k! U; P2 R2 M% S    for (i = 0; i < OUT; i++)6 K3 [/ C( Q+ Y& J% ] 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);  P) a2 G  o$ @: y' I# q 
 1 s) c+ m& |1 u5 o 
    //Lb层单元的一般化误差6 C* h- U* T6 } 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
. o- ?/ Z; s4 @  g3 z, h8 q    { 
5 ~( V3 Z: W( M. q  m$ L( F! l        sum = 0; 
, i; w: n1 |9 I  T' Y+ x        for (j = 0; j < OUT; j++) 
* I) ?: i) k  Z! s* k6 c        { 
+ H, {8 Q- m4 Q+ C7 N1 l! X6 r( R            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
& d4 ^7 u: j- |+ c9 Q. H        } 
+ I1 i\" H\" ?- U0 S5 y        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;. n5 Z, p3 V0 X' l 
    } 
4 c, s$ g, e( V' U4 H( F3 T% b 0 t\" l& z  a( u, {6 _$ L3 L9 w 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
: L. l; j( I& k- X% o\" Y * G- ]* O; f! J( ]8 _% g) @% } 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
! O) @) ~, ?! o  s: H8 U        for (j = 0; j < NEURON; j++)\" e/ ^  s8 O4 g, O4 P, x 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
+ A\" ~7 M3 s3 u6 P 1 F' d- I! j- ~  q- | 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)& S( Z9 w  |# v: a! R' ~+ ] 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
5 o3 z$ ?0 f% d- l6 ~+ b% @/ D6 r            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
$ a! D6 Q# l  h 7 m4 t; Z9 I, G! ^& l 
     . S2 l5 h7 W4 a$ z8 V 
     1 A# l4 m3 c3 y 
}( L4 R9 v\" y  @  [1 X% Y 
 2 E3 M' b/ k8 L 
double result(double d1, double d2); A7 T4 B+ P3 Y  P) T. G' B 
{+ z' g! F% a6 D 
    int i, j; 
9 P% G, {: b1 {* ~9 ^% R    double sum;! J% g# `' g  }, l3 ~  m5 c4 O- j 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
3 L4 `( `9 P- }    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);9 v) a) U4 |3 M5 Q3 m) O 
 9 ?/ |! b\" q$ l/ t% z 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)7 J& f' K7 x9 [. n 
    { 
) w/ B) C7 o) L$ B# [        sum = 0;          
3 Y) N4 S& B2 v5 ~3 R& \9 M        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
' f- j2 F' ]) K) t& m0 H/ v        LbOut= Fx(sum); 
& O0 e/ E- i# P) c% X5 _+ R% U    }) t( E& l9 {6 K 
 # K( a' E3 N* X 
    sum = 0;% g5 t4 e) x! [  B* y! T\" Y 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)/ J0 ^4 U2 v) R- _0 ~ 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];! Q( J5 F9 X9 p9 {8 h- g  t. } 
     - e7 G; F( y7 h6 b; h8 g 
    LcOut[0] = Fx(sum);# x3 L  M# u0 U, z9 w! i3 x 
     ) @' n' s3 \: n7 A5 O) h4 R 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
6 Q! F8 E5 J5 r5 p 2 c5 `3 R* a. Q 
 
, `, d: J% R7 b0 |' i2 P$ m  O\" Y$ _} 
. V8 o6 [; f% gvoid train() 
. a( l. b4 f8 G! J4 y{5 J+ z+ U' g& B! _: x9 m: f 
    int i, j, no = 0;! F3 }4 V+ U2 A4 ~3 M8 x 
    double e = 0; 
# N' k, _' R9 z' [0 w/ }# V    do{7 N3 n  U/ M. g/ F' L* s3 J0 m- t* Y 
        e = 0; 
9 g$ h3 u8 a* S* X3 g0 Q5 Q        for (i = 0; i < DATA; i++): S\" Z! c1 C- y 
        { 
4 ]5 w3 E1 e: _5 p. C5 p            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
$ \6 ^2 R+ n+ I& L5 M: ]0 T6 p) X+ `4 u            backUp(i);) g& o9 T! g- n2 t$ t5 { 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);9 L) c7 B) p7 Q1 \$ }# n0 ^2 | 
        }* E: p2 ?7 b( v: Z 
         ) x; G: R2 Q$ f4 ]! {+ l 
        cout << no << " " << e << endl;6 b% r# K3 J! {$ h* w 
        no++; 
+ [1 P  s# v/ Y    } while (no < 1000);) D\" f- a/ M. N. t4 ]) N 
 0 z9 i7 Q  B/ M  t# V, p3 a1 [- x 
 ' a\" v, o$ f4 O9 {, B9 J 
}5 A0 N0 f3 _3 L4 E4 |/ |( s/ Y 
 
$ o% f* X0 _2 |\" |% r. Fvoid  main(int argc, char const *argv[])& {; ^0 m5 N7 B7 n 
{ 
$ d# E: U4 t5 C5 n  ~3 C- v     ) [/ P0 \4 Q' d0 y. O 
    setSample();0 m6 m* ?% \1 b' X- F. q  g4 J\" A 
    initNet();; J/ f/ M, U2 s 
    train(); 
5 }2 E( d, i6 Z4 \1 _5 V9 N( ]    double a, b; 
4 Y$ h3 M: i3 L& ]9 S    while (1)# r4 V5 G  A& w; \* ]7 k 
    { 
$ Q) f( R% R3 R        cout << "print two numbers" << endl;# R9 Z0 l4 b. l 
        cin >> a >> b; 
% Z& P' t; w0 s: d- _        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
, [1 J. p0 S0 N0 ^7 d9 ?    }7 }- O- m& H# D6 M: L 
      
4 _. g/ K; V* X! {/ D7 n      
( H5 O# A# y/ o$ x9 I}

0 V& u3 ?+ L( ^, o3 X3 W* v& a" G
2 _0 V2 r' t0 M0 i

zan