BP网络底层程序，求高手解答~~~~~

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网络结构神经元数为输入：1，隐1层：1，隐二层：2，输出：1
3 n& y) D1 f  A$ ]% s2 n+ W求高手解答！！！
我单步执行的结果是第一隐层输出饱和了。因为是为了后面的程序做准备，所以不想归一化。用工具箱的话是可以实现的。
3 F) s, z$ C& w7 V2 l/ O但是从底层编的话该怎么改呢？望高手解答！心里那个急啊~~~~~~
7 J3 H) N, R; x1 i5 ^+ Pclc
clear
7 M0 i* v# E' I  y$ {- Ik=[1,2,3,4,5];%输入
% k# F: ?0 z% x% s# {6 ofor i=1:length(k)
- B! q1 Z+ ]/ }3 Y' U    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
- R* X8 n2 m& h8 ~! t* o1 C3 xend
error_goal=0.01;%目标误差
, B1 x4 t9 J9 I6 _0 q6 S0 f" Nmax_epoch=200;%最大训练次数
lr=0.5;%学习速率
%% 权值阀值初始化
E=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵，便于查看误差
+ a1 x. |! @) P% mW11=rands(1);%权值初始化
% x. T+ `5 r! X3 U" m6 @9 \W2=rands(2,1);
[W3,theta]=rands(1,2)
6 m- m) [, k" }8 i, Y* k( yW21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;
    DW110=0;
7 K0 P; {5 X' Z9 L" w2 ^    DW210=0;
    DW220=0;
    DW310=0;
" @4 ^/ j3 k/ m3 W: Z    DW320=0;
    Dtheta0=0;
    mc=0.5;
/ K3 z  G8 K( x! r, B%% 循环迭代
for j=1:max_epoch
3 u+ e4 p- G  B7 p" z9 T    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
for i=1:length(k)
/ j$ Q0 g0 A$ i/ T) K0 ~. F   
4 D0 g6 m& T! V4 h, J& t& B# e" e   %% 网络输出计算
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)))   %LB层输出 sigmod函数
    LC1=LB*W21          %LC层输出 线性函数
    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
2 l% {$ g/ x9 _( ^4 _    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
    ym=LD-theta   %网络输出值
        
% R" u% p4 u* q9 C8 h5 m   
    %% 权值修正
- J2 @; H( P$ \$ g! [4 V& @    error=T(i)-ym  %计算误差
( }/ C$ W/ w3 F7 d' G- F8 U' `    E(i,j)=error;    %误差统计  
    delta3=error
+ a. h) w  D# W: I( [. u8 g    delta21=error*W31
    delta22=error*W32
    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
/ b& C# H8 T- ~    %修改权值
& T- Y7 |7 E) B0 o+ c6 v/ s. T    DW11=lr*delta1*k(i)
    DW21=lr*delta21*LB
1 E% G( c( Z1 D9 V    DW22=lr*delta22*LB
    DW31=lr*delta3*LC1
    DW32=lr*delta3*LC2
    Dtheta=lr*delta3;
    W11=W11+DW11+mc*DW110
    W21=W21+DW21+mc*DW210
    W22=W22+DW22+mc*DW220
    W31=W31+DW31+mc*DW310
    W32=W32+DW32+mc*DW320
    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
    DW110=DW11
2 H" w, ]' b' `8 E) u, A    DW210=DW21
. \$ s7 S( E9 {& T4 \1 E    DW220=DW22
) w; K3 {" X) W- h    DW310=DW31
+ P6 a  {, [% Y, x9 M4 p9 C    DW320=DW32
1 f6 o; @! j5 @: ^4 g$ x" r    Dtheta0=Dtheta
end
- _% U. i6 r' T2 W3 [: qif sumsqr(E(:,j))<error_goal
2 Y" e0 z2 {  G) R. K6 R/ }& `    disp('good')
    x=input('x=')
    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
$ a. M! u3 [2 t/ e5 \7 v    LC1=LB*W21;           %LC层输出
    LC2=LB*W22;    %LC层输出
   
/ b3 N# x3 f$ I# o  h4 |    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出
    ym=LD-theta %网络输出值
( S0 a+ P0 n3 @" m( ^. ~% Z; u9 jbreak;
+ y9 J2 M4 H" {' m6 Z, p+ g( ?, R$ jend
end  
YY=0;
    for i=1:length(k)
. ?0 [! U% V: h1 G    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
    LC2=LB*W22;    %LC层输出
! N4 P6 S) Y) i    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
% k" I( Y; U! I2 K* p7 B3 ?    ym=LD-theta;   %网络输出值
    YY=[YY,ym];
   
    end
     YY=YY(2:end);
3 ?" I1 F5 e& }0 U0 J    YY

杨帆

既然你诚信诚意的推荐了，那我就勉为其难的听听吧！
数学中国社区分享快乐！
% M* h4 S2 B5 R1 A. y