[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>5 M/ c% H3 H6 [7 V2 j
#include <time.h>7 ~7 }4 I3 \7 F0 Y; S/ Z/ x% M
#include <math.h>
$ ~0 N3 g1 ?, [\" a1 r6 }1 T& y& a$ m#include <stdlib.h>3 \- h2 b4 i\" K7 x\" [
#include <iostream>( i- O\" N. q- N) G3 \% z
using namespace std;
4 w- h) f! `! ?( d$ V V, R9 l7 h#define DATA 800! v/ ]\" ^0 I5 \ b4 |- a* u
#define IN 26 ]1 _2 t8 _1 \- E2 f+ E
#define OUT 1
/ u+ n; m5 y) L: l$ Z# \% F#define NEURON 45
2 ?0 z: d# u$ B2 k6 H8 g8 b% I. h0 f#define TRAINC 20000) l5 |$ ]4 P( u$ |) J0 D\" s
3 r& {& S2 I/ Tdouble Fx(double x)
a$ i1 W- z6 E' |4 z{# S6 N' ?6 \) ?0 `9 k% O! m
return 1 / (1 + exp(-1 * x));2 J. z9 x {/ Q' t; l2 {
}
/ s ]0 d2 ^( C* r$ M; k4 [//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
6 c) d9 B\" Q; R0 x//样本输入) f\" F7 V: F& b4 D
double La[DATA][IN];
]' ], t# x$ O//样本输出
\" e8 \) r$ P( e& ]- V1 jdouble Lc[DATA][OUT];
% m( B6 u F* v//La->Lb权重
. I& J: x. h' m4 H' X8 xdouble Wab[NEURON][IN];
% l- B1 R' L8 S$ j//Lb->Lc权重
8 k5 o+ |% l4 x3 D; \+ l3 c4 ldouble Wbc[OUT][NEURON];1 F2 z) D6 M, ~1 b: V. t
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...( n7 f* s, B: f5 {7 s2 m
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; \9 Y3 J8 u8 o# e) @/ B
3 x( s1 ]/ W% r3 @$ g6 Q( u\" T) C//Lb层输出/ S0 W! P( z: b4 s0 X+ x
double LbOut[NEURON];7 C+ O% h1 w7 _. }+ w' T& g. c
//Lc层输出
4 J7 Q! u$ ?2 y: f, T: |2 bdouble LcOut[OUT];
! ~6 Y9 v' k, p6 f$ y0 \- {) A6 L5 l * l0 F V% Z( M. U# I
//Lc层单元的一般化误差
' \9 N9 t: `% n, Z7 i! jdouble Dc[OUT];
2 W, n' O5 V z; }//Lb层单元的一般化误差$ k\" k% n* p/ B\" J2 ~
double Db[NEURON];& v# a% m4 T4 }. E7 W\" `
. i7 ^\" n) S' l9 q
//设置样本数据0 E& g\" ] c1 M8 n( Z( u; c5 N
void setSample()
# ~7 x% i* Q! l: f, q{7 r c6 k6 V0 ]& q8 x
srand((unsigned)time(NULL));: _7 R/ P0 x3 T
int i, j;
3 q. }% b. F; x& } s for (i = 0; i < DATA; i++), q) _# H5 y3 B
{, r9 f, N- ?7 Z- W7 h
for (j = 0; j < IN; j++)
+ U$ y. G' c( R$ i& x& l {8 P\" J& \- V. Y- ~3 p) ]& {4 h @
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;\" c. O' A1 x+ X* n q' c
}( |, m& K' b$ g4 {4 B. y
& R) J# E% N9 D for (j = 0; j < OUT; j++) z\" b\" Z' c2 [6 {7 e; d9 ^
Lc[j] = La[0] + La[1];
/ r; `. U- s1 E8 i5 W, W! l }( J: i5 I/ `% z8 E, }8 r+ s- O
}
0 J* b1 n5 x! W7 p; Y. I& m//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
8 F E0 l+ C+ B [' u1 P1 evoid initNet()8 |: ]; ?4 m L) q. y' z; r
{
2 |' M: z5 W- p+ D+ @ srand((unsigned)time(NULL));
; n7 D( } s; R$ w) e //两部分的权值设置随机值【-1,1】$ [3 ~; w7 v1 Q0 @
int i, j;
; j0 E( x2 C$ m3 D! ]: y for (i = 0; i < NEURON; i++)! |3 L7 g9 f9 ^; p
for (j = 0; j < IN; j++)& k6 _: b7 o4 q3 A4 {& C, i! P
{
/ h4 R5 k- k$ u' a3 L0 Z Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;. w3 L+ X( E- B: w\" P
Wab[j] /= 20;
% q$ z. M+ \\" f% x9 x1 k }& Z! T! M) r* E, q2 i( ?' h; F
. ?2 Z6 b. l F* A
for (i = 0; i < OUT; i++)
/ A$ c2 t& `* C) ~ for (j = 0; j < NEURON; j++)# N% E) [; ?/ y/ J& t
{
- k/ i1 v+ Y% N: C3 [; D& s Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
7 K$ S; ?4 u\" O, E/ z! K Wbc[j] /= 20;0 f6 z+ Z% @! J
}
1 T. e& F: T+ A& w2 a4 F+ W 9 r9 q0 y; ^$ a' g
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
7 ?( x K3 [5 ~! s5 v7 k& m8 y for (i = 0; i < IN; i++)
g0 b6 M\" N$ ~% ^5 Y {
5 o* g7 g: e- y\" o$ ` - a5 q i, ?5 \( z6 e0 J
MinIn = MaxIn = La[0];+ y2 k# R6 \9 x J7 c m
for (j = 0; j < DATA; j++)3 ] v8 v8 o$ X. P2 P+ S4 a/ l
{
! |4 @3 @& k\" |) U: E+ f0 S if (MinIn > La[j])( |# |: V7 |, c) T. t$ x/ J' R
MinIn = La[j];
9 _5 D; j5 \& i0 ~* h6 @ if (MaxIn < La[j])% {' _8 C* ?' Q$ Q
MaxIn = La[j];# }( P' |7 \; k0 k$ r. V6 w
}
' J( y$ I o# r* n& R2 f7 T
5 ?0 I$ @. C3 R. u: M 7 F# L' F5 n# Q$ v8 k
}
' S, _ j* r. R! B; d) u9 L
+ l( @ c) ~# x s3 u# s for (i = 0; i < OUT; i++)5 H5 t0 o' l; q* h/ u2 M, A
{
% @ q, p: J& A. U) m
7 K& Z6 d6 Y8 ]& Z+ W$ l MinOut = MaxOut = Lc[0];7 {( X\" N, L5 B$ ~& q0 Q
for (j = 0; j < DATA; j++)+ [' i8 I5 X0 q+ j
{
0 O( Q/ D8 ?0 x if (MinOut > Lc[j])
3 l8 ~2 ]# E h5 \: G. ^ MinOut = Lc[j];8 m- M: ]; P8 `3 C9 B' R
if (MaxOut < Lc[j]): ]0 `/ t2 W( v% F( G
MaxOut = Lc[j];$ `% B5 W' y) {, Q' y) M9 y6 W2 S
}
% Q6 @: J+ R, O: X : M\" M& l, z% Y: h
}6 c$ G6 \) a* i0 W( O3 p6 M
! z9 T8 g, a V+ A2 u8 O7 W/ R //归一化0 I' ]$ A: q1 A
for (i = 0; i < IN; i++)
5 F) `8 o- f2 ] |6 g for (j = 0; j < DATA; j++)
, @$ \* ^5 j$ d% z1 W& q La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
# f2 ~) X* d B. o' d) p # B, N& r j$ i- q\" ^6 q* e
4 S/ \' |2 O: q\" e' A
for (i = 0; i < OUT; i++)
& s5 O$ N0 v& p0 M% a for (j = 0; j < DATA; j++)
, c1 g; n5 }& n6 \/ x- r Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
) P\" y/ j6 D! D' m- ^( ^
6 F% @# Q7 L! ]. G3 N& w! \* g 7 S% L1 w9 }5 Q$ z1 O' W. Y; b
: n# t1 J7 V# U7 q' W}: v5 N\" E' ^. ~% }9 e
void getActiveVal(int dataIndex)
\" z M# A# } s0 z\" O& ^{
\" D' f- V, k9 B' V int i, j;
3 m+ N+ n\" y. a0 C0 d- L& d4 L double sum;
& U4 h+ [# @7 H B5 b) b for (i = 0; i < NEURON; i++)
9 J& h; g# n, r- `2 L% \ {
' R5 u( {+ V( r* v\" ` sum = 0;( e+ J0 L9 M9 [6 s
for (j = 0; j < IN; j++)
) Y7 B: |\" Q( F; V sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];# O5 I c5 A2 m0 W
\" S\" R: F- g' d' A+ Z, O/ p5 ~& \ LbOut = Fx(sum);
- L, t1 _! Q/ ^7 a1 E0 p3 [$ M2 ^& v1 _
% i4 [+ @9 Z2 c; T }+ d, Y: O/ L( r/ F\" Z. u
, e- H+ g\" v- P0 `7 Q9 t: P6 a% |2 [
for (i = 0; i < OUT; i++)
1 T3 c) g9 w; i: Y! s; O \2 e {
- z1 P1 A: Q) V: n- [: c0 ? sum = 0;% s! ?; j1 J$ G; |\" Y/ C$ g; `. }
for (j = 0; j < NEURON; j++)
; x5 Q1 y* p6 { sum += Wbc[j] * LbOut[j];! p% `& u8 p: t; ^: a6 N. u
, V! e( P3 w2 h4 O6 }1 } LcOut = Fx(sum);' @* {% T1 m0 y
} @6 t1 V+ K! K1 a3 P
}/ _! _/ o* ~* N/ [% S; z/ a: t$ U
void backUp(int dataIndex)\" u( f1 J2 E6 R( |& @
{
1 d6 i( ~, K+ [ int i, j;
- [- M1 D5 x. X1 I double sum = 0;
Y5 b. O \ E2 i& X* t) `, I$ K //Lc层单元的一般化误差. z& ^+ ]3 b' B% p l& Z: u
for (i = 0; i < OUT; i++)
. b4 u- R3 q- U* w* x/ j\" X Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);; _: U T$ S) Z) n5 D
; g) j4 B% V) ]& ~1 B
//Lb层单元的一般化误差
q2 G\" }* K# N; x for (i = 0; i < NEURON; i++)! Z6 P5 |1 j. a: @' j3 B
{! M- ?* T\" z4 m% W+ Z
sum = 0;4 A |) \, j; u) [/ l$ C
for (j = 0; j < OUT; j++)
3 h5 @, E& D: n1 E6 Y2 N9 Z {
. Z* r. B2 y5 w5 y% U sum += Wbc[j] * Dc[j];$ ^- G\" J' m9 S% R+ N
}1 Y% V* H) i, f H2 L
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;4 W% { L( y* I6 H# _4 e
}- z1 Y: _$ t4 e. n0 e\" e6 f
+ A. |6 T ?2 s2 K' w0 u double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;- m% q8 A% l$ t
9 F6 d) a; t E4 O2 ~ for (i = 0; i < OUT; i++)
, B \* Z' u5 `. [# T! l for (j = 0; j < NEURON; j++)$ W4 X& w: { G: P: v* i0 I5 u
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;- G5 P6 T\" C5 y4 c4 F) n8 X
, ]& U$ U% k# ^2 y w' b! V
for (i = 0; i < NEURON; i++)
* J X1 k+ y+ v( A2 \- Q for (j = 0; j < IN; j++)
& D* ^5 \3 U\" K% ^. j5 n: {; F Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
: ?( }- {: t8 ]& n; { : W\" U( ~( h9 d( `9 H- Y0 z
/ F\" G2 s7 x1 E- W4 K0 J7 c
0 C) E* H% u* b}/ N0 Q8 T8 C7 X: p6 F; S
% V& c, |! Z3 `5 v7 r4 |
double result(double d1, double d2)! n8 G% Y' F2 ]& `% z\" v( h\" y& Y
{
4 j- H, T/ b' L# B P# y: ~/ U m int i, j;, o; j U' Y& }+ H: w3 C
double sum;: M' g3 a7 h3 g' E2 y
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;5 x1 x5 _$ g$ K\" h3 q7 h$ e
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);2 i6 G3 x/ m# R W9 O* P
* L, d& V* t4 c1 i\" W
for (i = 0; i < NEURON; i++)
0 s3 x5 Q9 i- Q {
7 o0 P1 z1 B2 t' u* @) g sum = 0; \" _5 p2 l7 f! Q( J\" {$ Z, I
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
2 Q2 R8 R, {/ t LbOut= Fx(sum);/ C& H- K7 i$ f! [! ]
}2 H7 N5 f) x- b
3 L$ \% X! R9 c& g9 e6 q' ] sum = 0;. s* P# h: F& `+ O7 p0 L; N3 U
for (j = 0; j < NEURON; j++)( }8 g8 K; N\" p0 F
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];# x' |5 f8 V L' d
; Z\" e4 O. ^% I
LcOut[0] = Fx(sum);
% Z. Y, A7 c6 H* [4 u6 s, I . B- f5 R) D\" _& y3 {
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
3 X0 x% i& {\" ]8 W! l
8 Y! `) G5 K\" _% c' a& @ & M! N! C4 D% Q
}
5 |5 H! i8 c) O\" ?, @\" Hvoid train()
. B* h6 t2 \5 T8 W{- g) p# d( X9 s' @8 r2 W
int i, j, no = 0;2 d# N$ x5 K' A$ y8 |0 n, y! X
double e = 0;
/ s7 B3 f X4 t2 v# v- T do{
! \4 e1 j2 e# C) x3 X& g e = 0;* F* G6 u0 [& T& n
for (i = 0; i < DATA; i++), D\" v5 r7 y. k* n( ]0 `
{
getActiveVal(i);
* Y. I$ R' L. ^. Q backUp(i);\" S3 p7 J+ M# Z\" e3 M5 _+ h
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
- j+ s6 v9 I7 z. _6 A }) c3 b5 o2 B1 C6 M
+ `6 _/ l\" e9 u! }
cout << no << " " << e << endl;1 o! d# @' F4 ?/ l+ ]5 s; D
no++;; b% z* x' @8 E; G) c
} while (no < 1000);
+ ?! \1 c% [3 |
A& n# h3 Y# o2 n- z0 F3 @3 N! b
# N* H; e; p' ~; M0 b( G}
2 L$ N/ I' \8 \/ T3 t/ k, E ( G, ~- d8 g) ]. @$ @$ r
void main(int argc, char const *argv[])
! @\" C6 }0 A Q7 D9 m{; X0 q \ `; z3 ]% I$ [
5 e, g\" }8 n( D8 R O
setSample();
' W8 f7 u% ?) j; l# |: H$ ~6 l* [ initNet();# y7 i1 f. K; l0 m, F
train();
7 h# Y- o6 k+ H) @ double a, b;/ a9 @2 \5 \* x. Y/ f! z6 w( F x
while (1). {6 Z1 ?; P U6 y5 ]
{0 x; m: L\" {0 D
cout << "print two numbers" << endl;
. y! @ e7 J7 R U6 G cin >> a >> b; A4 q; [. ~: s7 R9 p
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
8 }: E1 `\" d+ L\" r7 d7 A }
' Q6 R2 q, P\" R! _6 k
# i# n& [* x4 s6 ~. P) {) l8 [ ; B\" u1 L7 z* {$ @( R) | g: Y h
}

#include <stdio.h>5 M/ c% H3 H6 [7 V2 j 
#include <time.h>7 ~7 }4 I3 \7 F0 Y; S/ Z/ x% M 
#include <math.h> 
$ ~0 N3 g1 ?, [\" a1 r6 }1 T& y& a$ m#include <stdlib.h>3 \- h2 b4 i\" K7 x\" [ 
#include <iostream>( i- O\" N. q- N) G3 \% z 
using namespace std; 
4 w- h) f! `! ?( d$ V  V, R9 l7 h#define DATA  800! v/ ]\" ^0 I5 \  b4 |- a* u 
#define IN 26 ]1 _2 t8 _1 \- E2 f+ E 
#define OUT 1 
/ u+ n; m5 y) L: l$ Z# \% F#define NEURON 45 
2 ?0 z: d# u$ B2 k6 H8 g8 b% I. h0 f#define TRAINC 20000) l5 |$ ]4 P( u$ |) J0 D\" s 
 
3 r& {& S2 I/ Tdouble Fx(double x) 
  a$ i1 W- z6 E' |4 z{# S6 N' ?6 \) ?0 `9 k% O! m 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));2 J. z9 x  {/ Q' t; l2 { 
} 
/ s  ]0 d2 ^( C* r$ M; k4 [//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
6 c) d9 B\" Q; R0 x//样本输入) f\" F7 V: F& b4 D 
double La[DATA][IN]; 
  ]' ], t# x$ O//样本输出 
\" e8 \) r$ P( e& ]- V1 jdouble Lc[DATA][OUT]; 
% m( B6 u  F* v//La->Lb权重 
. I& J: x. h' m4 H' X8 xdouble Wab[NEURON][IN]; 
% l- B1 R' L8 S$ j//Lb->Lc权重 
8 k5 o+ |% l4 x3 D; \+ l3 c4 ldouble Wbc[OUT][NEURON];1 F2 z) D6 M, ~1 b: V. t 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...( n7 f* s, B: f5 {7 s2 m 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];  \9 Y3 J8 u8 o# e) @/ B 
 
3 x( s1 ]/ W% r3 @$ g6 Q( u\" T) C//Lb层输出/ S0 W! P( z: b4 s0 X+ x 
double LbOut[NEURON];7 C+ O% h1 w7 _. }+ w' T& g. c 
//Lc层输出 
4 J7 Q! u$ ?2 y: f, T: |2 bdouble LcOut[OUT]; 
! ~6 Y9 v' k, p6 f$ y0 \- {) A6 L5 l * l0 F  V% Z( M. U# I 
//Lc层单元的一般化误差 
' \9 N9 t: `% n, Z7 i! jdouble Dc[OUT]; 
2 W, n' O5 V  z; }//Lb层单元的一般化误差$ k\" k% n* p/ B\" J2 ~ 
double Db[NEURON];& v# a% m4 T4 }. E7 W\" ` 
 . i7 ^\" n) S' l9 q 
//设置样本数据0 E& g\" ]  c1 M8 n( Z( u; c5 N 
void setSample() 
# ~7 x% i* Q! l: f, q{7 r  c6 k6 V0 ]& q8 x 
    srand((unsigned)time(NULL));: _7 R/ P0 x3 T 
    int i, j; 
3 q. }% b. F; x& }  s    for (i = 0; i < DATA; i++), q) _# H5 y3 B 
    {, r9 f, N- ?7 Z- W7 h 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
+ U$ y. G' c( R$ i& x& l        {8 P\" J& \- V. Y- ~3 p) ]& {4 h  @ 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;\" c. O' A1 x+ X* n  q' c 
        }( |, m& K' b$ g4 {4 B. y 
 
& R) J# E% N9 D        for (j = 0; j < OUT; j++)  z\" b\" Z' c2 [6 {7 e; d9 ^ 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
/ r; `. U- s1 E8 i5 W, W! l    }( J: i5 I/ `% z8 E, }8 r+ s- O 
} 
0 J* b1 n5 x! W7 p; Y. I& m//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
8 F  E0 l+ C+ B  [' u1 P1 evoid initNet()8 |: ]; ?4 m  L) q. y' z; r 
{ 
2 |' M: z5 W- p+ D+ @    srand((unsigned)time(NULL)); 
; n7 D( }  s; R$ w) e    //两部分的权值设置随机值【-1,1】$ [3 ~; w7 v1 Q0 @ 
    int i, j; 
; j0 E( x2 C$ m3 D! ]: y    for (i = 0; i < NEURON; i++)! |3 L7 g9 f9 ^; p 
        for (j = 0; j < IN; j++)& k6 _: b7 o4 q3 A4 {& C, i! P 
        { 
/ h4 R5 k- k$ u' a3 L0 Z            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;. w3 L+ X( E- B: w\" P 
            Wab[j] /= 20; 
% q$ z. M+ \\" f% x9 x1 k        }& Z! T! M) r* E, q2 i( ?' h; F 
 . ?2 Z6 b. l  F* A 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
/ A$ c2 t& `* C) ~        for (j = 0; j < NEURON; j++)# N% E) [; ?/ y/ J& t 
        { 
- k/ i1 v+ Y% N: C3 [; D& s            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
7 K$ S; ?4 u\" O, E/ z! K            Wbc[j] /= 20;0 f6 z+ Z% @! J 
        } 
1 T. e& F: T+ A& w2 a4 F+ W     9 r9 q0 y; ^$ a' g 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
7 ?( x  K3 [5 ~! s5 v7 k& m8 y    for (i = 0; i < IN; i++) 
  g0 b6 M\" N$ ~% ^5 Y    { 
5 o* g7 g: e- y\" o$ `         - a5 q  i, ?5 \( z6 e0 J 
        MinIn = MaxIn = La[0];+ y2 k# R6 \9 x  J7 c  m 
        for (j = 0; j < DATA; j++)3 ]  v8 v8 o$ X. P2 P+ S4 a/ l 
        { 
! |4 @3 @& k\" |) U: E+ f0 S            if (MinIn > La[j])( |# |: V7 |, c) T. t$ x/ J' R 
                MinIn = La[j]; 
9 _5 D; j5 \& i0 ~* h6 @            if (MaxIn < La[j])% {' _8 C* ?' Q$ Q 
                MaxIn = La[j];# }( P' |7 \; k0 k$ r. V6 w 
        } 
' J( y$ I  o# r* n& R2 f7 T      
5 ?0 I$ @. C3 R. u: M         7 F# L' F5 n# Q$ v8 k 
    } 
' S, _  j* r. R! B; d) u9 L 
+ l( @  c) ~# x  s3 u# s    for (i = 0; i < OUT; i++)5 H5 t0 o' l; q* h/ u2 M, A 
    { 
% @  q, p: J& A. U) m          
7 K& Z6 d6 Y8 ]& Z+ W$ l        MinOut = MaxOut = Lc[0];7 {( X\" N, L5 B$ ~& q0 Q 
        for (j = 0; j < DATA; j++)+ [' i8 I5 X0 q+ j 
        { 
0 O( Q/ D8 ?0 x            if (MinOut > Lc[j]) 
3 l8 ~2 ]# E  h5 \: G. ^                MinOut = Lc[j];8 m- M: ]; P8 `3 C9 B' R 
            if (MaxOut < Lc[j]): ]0 `/ t2 W( v% F( G 
                MaxOut = Lc[j];$ `% B5 W' y) {, Q' y) M9 y6 W2 S 
        } 
% Q6 @: J+ R, O: X : M\" M& l, z% Y: h 
    }6 c$ G6 \) a* i0 W( O3 p6 M 
 
! z9 T8 g, a  V+ A2 u8 O7 W/ R    //归一化0 I' ]$ A: q1 A 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
5 F) `8 o- f2 ]  |6 g        for (j = 0; j < DATA; j++) 
, @$ \* ^5 j$ d% z1 W& q            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
# f2 ~) X* d  B. o' d) p             # B, N& r  j$ i- q\" ^6 q* e 
 4 S/ \' |2 O: q\" e' A 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
& s5 O$ N0 v& p0 M% a        for (j = 0; j < DATA; j++) 
, c1 g; n5 }& n6 \/ x- r            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
) P\" y/ j6 D! D' m- ^( ^          
6 F% @# Q7 L! ]. G3 N& w! \* g             7 S% L1 w9 }5 Q$ z1 O' W. Y; b 
 
: n# t1 J7 V# U7 q' W}: v5 N\" E' ^. ~% }9 e 
void getActiveVal(int dataIndex) 
\" z  M# A# }  s0 z\" O& ^{ 
\" D' f- V, k9 B' V    int i, j; 
3 m+ N+ n\" y. a0 C0 d- L& d4 L    double sum; 
& U4 h+ [# @7 H  B5 b) b    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
9 J& h; g# n, r- `2 L% \    { 
' R5 u( {+ V( r* v\" `        sum = 0;( e+ J0 L9 M9 [6 s 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
) Y7 B: |\" Q( F; V            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];# O5 I  c5 A2 m0 W 
          
\" S\" R: F- g' d' A+ Z, O/ p5 ~& \        LbOut = Fx(sum); 
- L, t1 _! Q/ ^7 a1 E0 p3 [$ M2 ^& v1 _ 
% i4 [+ @9 Z2 c; T    }+ d, Y: O/ L( r/ F\" Z. u 
 , e- H+ g\" v- P0 `7 Q9 t: P6 a% |2 [ 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
1 T3 c) g9 w; i: Y! s; O  \2 e    { 
- z1 P1 A: Q) V: n- [: c0 ?        sum = 0;% s! ?; j1 J$ G; |\" Y/ C$ g; `. } 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
; x5 Q1 y* p6 {            sum += Wbc[j] * LbOut[j];! p% `& u8 p: t; ^: a6 N. u 
          
, V! e( P3 w2 h4 O6 }1 }        LcOut = Fx(sum);' @* {% T1 m0 y 
    }  @6 t1 V+ K! K1 a3 P 
}/ _! _/ o* ~* N/ [% S; z/ a: t$ U 
void backUp(int dataIndex)\" u( f1 J2 E6 R( |& @ 
{ 
1 d6 i( ~, K+ [    int i, j; 
- [- M1 D5 x. X1 I    double sum = 0; 
  Y5 b. O  \  E2 i& X* t) `, I$ K    //Lc层单元的一般化误差. z& ^+ ]3 b' B% p  l& Z: u 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
. b4 u- R3 q- U* w* x/ j\" X        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);; _: U  T$ S) Z) n5 D 
 ; g) j4 B% V) ]& ~1 B 
    //Lb层单元的一般化误差 
  q2 G\" }* K# N; x    for (i = 0; i < NEURON; i++)! Z6 P5 |1 j. a: @' j3 B 
    {! M- ?* T\" z4 m% W+ Z 
        sum = 0;4 A  |) \, j; u) [/ l$ C 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
3 h5 @, E& D: n1 E6 Y2 N9 Z        { 
. Z* r. B2 y5 w5 y% U            sum += Wbc[j] * Dc[j];$ ^- G\" J' m9 S% R+ N 
        }1 Y% V* H) i, f  H2 L 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;4 W% {  L( y* I6 H# _4 e 
    }- z1 Y: _$ t4 e. n0 e\" e6 f 
 
+ A. |6 T  ?2 s2 K' w0 u    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;- m% q8 A% l$ t 
 
9 F6 d) a; t  E4 O2 ~    for (i = 0; i < OUT; i++) 
, B  \* Z' u5 `. [# T! l        for (j = 0; j < NEURON; j++)$ W4 X& w: {  G: P: v* i0 I5 u 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;- G5 P6 T\" C5 y4 c4 F) n8 X 
 , ]& U$ U% k# ^2 y  w' b! V 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
* J  X1 k+ y+ v( A2 \- Q        for (j = 0; j < IN; j++) 
& D* ^5 \3 U\" K% ^. j5 n: {; F            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
: ?( }- {: t8 ]& n; { : W\" U( ~( h9 d( `9 H- Y0 z 
      
/ F\" G2 s7 x1 E- W4 K0 J7 c      
0 C) E* H% u* b}/ N0 Q8 T8 C7 X: p6 F; S 
 % V& c, |! Z3 `5 v7 r4 | 
double result(double d1, double d2)! n8 G% Y' F2 ]& `% z\" v( h\" y& Y 
{ 
4 j- H, T/ b' L# B  P# y: ~/ U  m    int i, j;, o; j  U' Y& }+ H: w3 C 
    double sum;: M' g3 a7 h3 g' E2 y 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;5 x1 x5 _$ g$ K\" h3 q7 h$ e 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);2 i6 G3 x/ m# R  W9 O* P 
 * L, d& V* t4 c1 i\" W 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
0 s3 x5 Q9 i- Q    { 
7 o0 P1 z1 B2 t' u* @) g        sum = 0;         \" _5 p2 l7 f! Q( J\" {$ Z, I 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
2 Q2 R8 R, {/ t        LbOut= Fx(sum);/ C& H- K7 i$ f! [! ] 
    }2 H7 N5 f) x- b 
 
3 L$ \% X! R9 c& g9 e6 q' ]    sum = 0;. s* P# h: F& `+ O7 p0 L; N3 U 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)( }8 g8 K; N\" p0 F 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];# x' |5 f8 V  L' d 
     ; Z\" e4 O. ^% I 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
% Z. Y, A7 c6 H* [4 u6 s, I     . B- f5 R) D\" _& y3 { 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
3 X0 x% i& {\" ]8 W! l 
8 Y! `) G5 K\" _% c' a& @ & M! N! C4 D% Q 
} 
5 |5 H! i8 c) O\" ?, @\" Hvoid train() 
. B* h6 t2 \5 T8 W{- g) p# d( X9 s' @8 r2 W 
    int i, j, no = 0;2 d# N$ x5 K' A$ y8 |0 n, y! X 
    double e = 0; 
/ s7 B3 f  X4 t2 v# v- T    do{ 
! \4 e1 j2 e# C) x3 X& g        e = 0;* F* G6 u0 [& T& n 
        for (i = 0; i < DATA; i++), D\" v5 r7 y. k* n( ]0 ` 
        { 
\" }$ ?6 J2 o( K7 Z* d% H6 A) Z) r+ C# f            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
* Y. I$ R' L. ^. Q            backUp(i);\" S3 p7 J+ M# Z\" e3 M5 _+ h 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
- j+ s6 v9 I7 z. _6 A        }) c3 b5 o2 B1 C6 M 
         + `6 _/ l\" e9 u! } 
        cout << no << " " << e << endl;1 o! d# @' F4 ?/ l+ ]5 s; D 
        no++;; b% z* x' @8 E; G) c 
    } while (no < 1000); 
+ ?! \1 c% [3 | 
  A& n# h3 Y# o2 n- z0 F3 @3 N! b 
# N* H; e; p' ~; M0 b( G} 
2 L$ N/ I' \8 \/ T3 t/ k, E ( G, ~- d8 g) ]. @$ @$ r 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
! @\" C6 }0 A  Q7 D9 m{; X0 q  \  `; z3 ]% I$ [ 
     5 e, g\" }8 n( D8 R  O 
    setSample(); 
' W8 f7 u% ?) j; l# |: H$ ~6 l* [    initNet();# y7 i1 f. K; l0 m, F 
    train(); 
7 h# Y- o6 k+ H) @    double a, b;/ a9 @2 \5 \* x. Y/ f! z6 w( F  x 
    while (1). {6 Z1 ?; P  U6 y5 ] 
    {0 x; m: L\" {0 D 
        cout << "print two numbers" << endl; 
. y! @  e7 J7 R  U6 G        cin >> a >> b;  A4 q; [. ~: s7 R9 p 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
8 }: E1 `\" d+ L\" r7 d7 A    } 
' Q6 R2 q, P\" R! _6 k      
# i# n& [* x4 s6 ~. P) {) l8 [     ; B\" u1 L7 z* {$ @( R) |  g: Y  h 
}

" b) Q- H9 c- |, G' B& {* v, {
' x& Q4 g. H% D( z0 b

zan