BP网络底层程序，求高手解答~~~~~

yqxxqy

网络结构神经元数为输入：1，隐1层：1，隐二层：2，输出：1
求高手解答！！！
3 h; T& c) F0 n/ n7 K6 d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。
/ l5 F1 z+ ]  h但是从底层编的话该怎么改呢？望高手解答！心里那个急啊~~~~~~
clc
3 ]0 {- \0 C+ ]2 @* v( S3 R  Gclear
# N0 d- Z! O3 ?7 m: G3 K, rk=[1,2,3,4,5];%输入
for i=1:length(k)
# V' O2 B( p- v8 W, g- D! {+ q8 |    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
end
error_goal=0.01;%目标误差
max_epoch=200;%最大训练次数
9 B" y# P* o, p% B. \0 Qlr=0.5;%学习速率
" z7 v9 @& W1 V( I# [, S  r%% 权值阀值初始化
E=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵，便于查看误差
W11=rands(1);%权值初始化
# P2 `9 ]5 Y2 r! u7 }4 ^W2=rands(2,1);
[W3,theta]=rands(1,2)
7 a3 i; o! }" ?( A, G9 p# zW21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;
" A  w2 U7 J& f& l  |- K& D! O    DW110=0;
    DW210=0;
    DW220=0;
    DW310=0;
    DW320=0;
. l! K7 r6 t: R  Q    Dtheta0=0;
6 e+ i6 e+ A  Z    mc=0.5;
%% 循环迭代
, j/ y* p) _8 V2 F9 A for j=1:max_epoch
    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
8 H2 W  g+ |; B+ F9 V+ ]! n; vfor i=1:length(k)
6 M6 {. N: w- b+ ~& z" J   
( |6 K8 d7 q% n( T8 f   %% 网络输出计算
& y% J9 ^& z5 f$ a" N; q# ^    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
& }# s; T+ M0 ], \7 R    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
" J# t5 V( J( D% ~# F    ym=LD-theta   %网络输出值
0 T$ j$ F, ~- f5 H9 B3 i7 D        
; m% j0 T# e* P  u/ A   
    %% 权值修正
    error=T(i)-ym  %计算误差
    E(i,j)=error;    %误差统计  
+ r% ~9 z; I% |9 o6 r/ L$ f5 C    delta3=error
    delta21=error*W31
    delta22=error*W32
    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
+ q* k; P- A9 T" j    %修改权值
    DW11=lr*delta1*k(i)
    DW21=lr*delta21*LB
    DW22=lr*delta22*LB
" v% E- c: T) K% L+ F7 ~7 X# g  f    DW31=lr*delta3*LC1
    DW32=lr*delta3*LC2
9 X# F3 h* @, M8 D- I4 G% d3 e7 ^3 u( t    Dtheta=lr*delta3;
    W11=W11+DW11+mc*DW110
" i# T/ B; h: x2 E. ~. Y    W21=W21+DW21+mc*DW210
6 v4 K; _: ?$ N9 X    W22=W22+DW22+mc*DW220
    W31=W31+DW31+mc*DW310
    W32=W32+DW32+mc*DW320
0 g- T6 e5 t  m6 K4 D    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
    DW110=DW11
; ^8 I" |9 _# i9 z% Z  ~    DW210=DW21
& h) ]; t  o! ?$ D$ E    DW220=DW22
    DW310=DW31
% g5 O2 v- g7 ^* W3 |( B    DW320=DW32
    Dtheta0=Dtheta
end
3 j$ Q  j: o) u7 h- Mif sumsqr(E(:,j))<error_goal
9 _9 O; L$ M: ]3 j# f* }    disp('good')
: s4 W) W9 O% t/ I+ F# t    x=input('x=')
: i* t) l3 N7 P+ h9 m% M    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
# B) \- H, Z# }7 {/ m- R/ l    LC1=LB*W21;           %LC层输出
  m8 p& G2 c% K) J" p: e3 m5 T! |    LC2=LB*W22;    %LC层输出
( t$ Q, F4 A& P* J" G& g   
! u  _& z# x) q( c    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出
: w+ F0 b% v" z0 }    ym=LD-theta %网络输出值
break;
# j  r, v$ Z: |, m  nend
end  
YY=0;
    for i=1:length(k)
    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
    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
: k/ S1 c. l+ J( S* A    ym=LD-theta;   %网络输出值
0 |; i- q1 V. v% w  G    YY=[YY,ym];
, q1 V8 N' m  |! m0 E' H& M   
    end
     YY=YY(2:end);
* _3 f7 D1 X+ j, @7 g/ r; S4 S1 p    YY
& B( L1 _+ H- n$ L4 S9 W8 e' K8 m9 t

杨帆

既然你诚信诚意的推荐了，那我就勉为其难的听听吧！
  Q) @3 ^+ a, |数学中国社区分享快乐！
5 }- f* p' {1 N" I