[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>
& z$ p. S$ [+ L% u' |8 ?; E* P#include <time.h>9 L1 x9 U3 n5 Y\" o r\" q
#include <math.h>7 X# n8 {0 J! o0 Y7 g
#include <stdlib.h>& A6 E4 S( x2 {5 B1 l# A
#include <iostream>
. ~3 j# f+ f\" p) s1 @8 c' b4 Wusing namespace std;! F& p. j% @- y\" d7 A9 J+ z2 `
#define DATA 800
! j! r4 G3 [7 G, r( m6 \; f#define IN 2: W% T% Q6 U- O, k: r
#define OUT 1
6 @9 V5 T' U) O1 Y# @#define NEURON 45- y. ]/ @6 `( s( [0 R t\" Q
#define TRAINC 20000- C1 e% Y1 H/ _* g$ O+ X! M
8 e5 h9 J2 W4 S+ J4 m\" S
double Fx(double x)2 ^: z2 b! X3 w$ I+ {# p
{0 o, S f0 n, l9 c7 X3 j! e% }
return 1 / (1 + exp(-1 * x));
\" h0 ]- N+ J\" c3 Q/ c9 u}
' o6 H8 R8 }+ R2 T//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
( Z$ \6 t9 u1 m0 S* N6 Y//样本输入- b& [' ?+ G6 C& {
double La[DATA][IN];
$ b5 K\" S5 _ V7 R% F( C3 |8 V//样本输出* Z. N- M9 v4 Y+ L* T8 y
double Lc[DATA][OUT];
7 u# @* K6 p5 V$ x3 q2 E//La->Lb权重$ |5 s8 Z, `# C; x
double Wab[NEURON][IN];0 |; Z8 i% W( q5 f* P4 J
//Lb->Lc权重& Y, W$ v9 P: M! T/ h\" z1 \4 X5 W0 w
double Wbc[OUT][NEURON];
6 u* { `9 V' b2 B- F% `- S//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
' X* C: O3 D3 R$ j, I9 bdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
# G: r4 S$ M- e5 L g 0 f: o1 k% v* b6 D2 m0 ]# i! l
//Lb层输出
! g2 C2 o7 j! q4 b' |& adouble LbOut[NEURON];6 u8 } h5 H. V
//Lc层输出
8 |( l: n* I+ _, ?double LcOut[OUT];' Y- B% U/ V0 B) i! r8 K+ a1 M
; A, S* [0 X2 r//Lc层单元的一般化误差+ ~\" X1 z* l. L/ v8 r
double Dc[OUT];1 H1 i' s2 h2 M0 ^- a) d ]1 o1 [0 I
//Lb层单元的一般化误差
6 h7 I4 m* d8 C5 I8 X4 J% a1 y4 vdouble Db[NEURON];
# v) u6 v0 m3 X5 d$ U5 N
' @+ m* S- f$ ^; u8 F//设置样本数据. R9 R1 S. M; {7 Z& h+ t
void setSample()! C ^2 h) M8 r' G: N5 o+ C8 M
{
/ @3 ] v _2 X\" o$ D4 H# U/ } srand((unsigned)time(NULL));, w7 p' M0 x/ _
int i, j;
2 h3 D3 G: f& D+ x8 [0 p for (i = 0; i < DATA; i++)7 D$ a, v+ |6 ~( G\" S
{5 Y) U8 L: s3 r5 ~' y! N
for (j = 0; j < IN; j++)
5 }. v. a+ s% d8 I {- l! Y- T' j5 L4 V9 k
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
4 C r5 ?; p+ n: m }
% t1 v- I6 j, a5 b1 q8 s @
# `, W1 h7 [$ x: z( a% p, L+ o\" Z for (j = 0; j < OUT; j++)
% n L+ i+ d N: J Lc[j] = La[0] + La[1];
' y% k; [; U) N4 k5 `) V+ u( x }
7 F( K* B/ c7 m- I4 W}
% f7 o) M- y: m9 W\" O/ N& h' T3 i//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）! v! Z4 R& Q% M* X& |( ?/ ~! g' r
void initNet()
! ], }! a1 W: {, {8 Q3 o{: u3 v+ W# q+ p\" ~1 I
srand((unsigned)time(NULL));
: a6 N, k: L; J1 z4 A //两部分的权值设置随机值【-1,1】6 O7 ]: B6 H- ?
int i, j;
- W1 o* W1 s0 i! K: I7 E+ j for (i = 0; i < NEURON; i++)0 A& `: c) f5 ^\" f% a
for (j = 0; j < IN; j++)
$ O1 l6 o* k: K) t( V {
9 r. O1 i& j S8 B7 Y& { Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;! M. a/ E' w! e! Y+ f+ J
Wab[j] /= 20;) T& O% f0 d% P# e! d) Q+ J
}
' J4 I3 a6 `! I0 J1 c/ A2 U/ t) i
. u$ {7 V2 c( a! G for (i = 0; i < OUT; i++)
* U1 @9 i4 s/ T: r8 d8 _) M% `' n2 E; f for (j = 0; j < NEURON; j++)
3 p& N: W- D. A7 [ {( p' n0 ~1 Q\" C
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;& f# k% `( j7 A7 t) | [
Wbc[j] /= 20;' B! K5 Y\" k3 Z# {0 M9 _$ y# }+ s4 V
}
. W! q* m- o. n2 h. R 0 r- |( r\" o: @! D
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化9 b6 G h. w' n
for (i = 0; i < IN; i++)
* T\" g4 }. B5 |* H, ] {6 C* X2 E/ W, K
& Q2 J7 _\" N4 _2 e+ G MinIn = MaxIn = La[0];
L- D+ p6 b6 i, M9 K9 o& m for (j = 0; j < DATA; j++)
7 u8 r) V7 Z9 F( M6 e {\" t: V2 I9 e1 M4 f( a% q
if (MinIn > La[j])
' N) S' e/ v: P4 e1 X/ S4 P8 ?. ~: W MinIn = La[j];& z# Z! ~# M+ h% e\" s9 ?( @
if (MaxIn < La[j])
A3 p) Z' ~( u- f1 J9 E\" v4 T\" Z MaxIn = La[j];
: m& v( w. z& n$ @7 S. d. |\" ~ }
\5 R6 I/ O# k
$ U. e( r: r- X3 \5 a
# l8 G5 q& J8 @( k5 m/ H: \ }, }) T. q3 H. c
1 }6 `6 q8 y! Y% [) O for (i = 0; i < OUT; i++)
, u% C$ p+ u' g\" q {8 u\" X! ^# X4 n0 E
9 x7 o' p' m0 c- g1 Q( M MinOut = MaxOut = Lc[0];+ `0 M. w\" M e- Z
for (j = 0; j < DATA; j++)0 g( m1 z$ ]/ m, ^' _! Y\" H/ W+ d
{( d7 z; D2 A5 j) B% a
if (MinOut > Lc[j])
4 w$ g* K7 }. l9 h. p1 S MinOut = Lc[j];
. ]8 b5 N\" j7 m; f if (MaxOut < Lc[j])- j! X! ?8 k9 M% D5 L
MaxOut = Lc[j];* u0 Z& d5 C7 O
}1 H! j$ Q2 _* V
5 g, X2 k4 ^8 ~/ w* M T }
3 I\" T8 C, ?) U* m. g/ c 1 Q% K\" b/ r/ H
//归一化3 [% t/ y: P F4 P7 ~% l! Z
for (i = 0; i < IN; i++)' A# x- l1 d* \
for (j = 0; j < DATA; j++)
9 ?, H* Z; c+ U% S+ G) {4 a; n La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
- u1 e/ l+ H( S
2 l! Y% ?. J; V7 y8 P2 A
1 {7 B! E/ _ G1 _0 P for (i = 0; i < OUT; i++)
+ d/ Q: J$ J, R* P for (j = 0; j < DATA; j++)% ~. q) ]4 }6 r% E; e
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
9 O. |/ Z* P. S# z , c# k6 I% T+ b) |9 n$ h) e% U
8 ?( C* x: B4 J% v $ ?: o* N0 A+ q' r7 B\" U
}
2 z4 e$ @2 z8 w: ^( Zvoid getActiveVal(int dataIndex)
% o9 B9 Q$ R! d3 F: F& S9 R{2 K; B4 A W) v! C4 y5 Z1 b
int i, j;4 l9 e: x\" O! E' a% p3 S2 y9 ]
double sum;# ]: V) w# V ?\" c# S4 x
for (i = 0; i < NEURON; i++)
4 H7 G. d' H8 g8 X. U) E4 w {
! ~( d. b, k9 g! m# n! y sum = 0;3 t# ?2 b2 F+ }: j! c
for (j = 0; j < IN; j++)- l+ v; w; Q: T. U+ e
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];: T6 ^: b$ ]( f* u3 R* X- a
; l4 I) [% _. E0 Z' r0 m
LbOut = Fx(sum);0 W$ N% t/ M# ?3 `\" ^5 b x5 ^: [
+ B- ~- Y% p; d6 B L2 X1 R6 f
}
8 _4 V$ e: j/ J
9 p: [+ T! c, u2 J6 C for (i = 0; i < OUT; i++)0 e: T- t1 `% o! h7 j% I( p
{
v\" `$ q& l2 X' H$ m4 m: h0 o sum = 0;$ m0 y: F$ x) S
for (j = 0; j < NEURON; j++)
/ U7 N4 X' v7 K sum += Wbc[j] * LbOut[j];, H; z2 J2 z1 ?8 u- ?
3 j* w7 n5 P3 O, Y! a# ~: @1 S/ N2 f LcOut = Fx(sum);
3 d1 j\" l( r9 f- y' ] }
( Q4 G' n+ [& ]* w$ \}( G9 K: K( b) p& c- \
void backUp(int dataIndex)
% i; f1 ^8 b% |2 m* X9 j& }{2 g) r6 Y. d& u3 b
int i, j;& j& U- d4 t+ D/ M7 q
double sum = 0;
, V\" g\" L; ]% ` \ //Lc层单元的一般化误差8 q6 a/ t5 O% K+ i5 x' I: ]\" ]) N
for (i = 0; i < OUT; i++)
0 W$ D8 c6 S/ P5 y Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);% [; }. D2 f* B' S/ w* N0 p
+ U' Q. C2 A. F0 k* A\" u6 z$ Q, l9 o //Lb层单元的一般化误差; k1 i1 L7 R5 P. c
for (i = 0; i < NEURON; i++)& x\" x! U0 W0 {# Q
{
1 T2 a5 P/ L ^5 { sum = 0;7 R& T; e5 ]% ^
for (j = 0; j < OUT; j++)
2 }. L$ a6 u; y {+ N5 ~& M# w+ ~5 F
sum += Wbc[j] * Dc[j];+ j8 t& F, g5 j& E1 K
}& A2 ^2 x* n+ e0 C
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
; p4 A\" O( M$ f7 d0 i: ]0 F, M& P& ? }
. j, X1 A0 {( o. S% J E 4 [/ k\" p$ q3 ?! E
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
; { o9 L5 M+ m2 H) @6 n' r
# d' W% N( o/ {6 Z for (i = 0; i < OUT; i++)
; \. s$ T, s+ N7 y2 M$ K- ?# Q: }# @ for (j = 0; j < NEURON; j++)
3 \! w: R3 t# f: C, a# g\" M5 ~/ V Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
' a6 ~' o' `+ G/ z 0 i( [5 w* s5 f# [3 L' k0 Z
for (i = 0; i < NEURON; i++)
% N0 v+ p9 y3 G/ C; R% q for (j = 0; j < IN; j++)% _ H3 ] l- k1 R$ \2 y8 r) u! O
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];& l' q% a, i, {1 q2 _
/ W\" F0 M8 q& _& Z
8 _& O9 F7 ?; Y( H# B6 w3 I& ?
3 k- @# ?3 ]) K\" N' w/ Q/ \}
7 z! X0 F& t! S+ E8 O% ] - ]& h. \2 U/ U8 n, O5 |0 E
double result(double d1, double d2)) c; ~, t! t9 A3 l
{) S: q+ @! f8 @, Z& p, N
int i, j;
+ f0 ?# d) Y/ O5 ^ double sum;) x- F% Z | p% {
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;4 C9 ?' i% O0 `3 l
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
0 n/ Z0 g7 G: w: y! y ( k7 r9 M3 o' [
for (i = 0; i < NEURON; i++)& f7 \& B4 X+ ~/ Q [5 Z
{$ Z3 Z; K( K9 W+ T4 \0 w% U$ Q
sum = 0; + T3 ^9 T; c+ I Q\" l8 s! f
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;4 K2 x2 D( @& t# {( e* q
LbOut= Fx(sum);
& b: ?$ G ?( M4 f8 K- _ }1 w# V\" t1 O' v
' F# H e5 r% X
sum = 0;: f/ d0 Z U$ ^, r# \; p
for (j = 0; j < NEURON; j++)9 U! f0 c( y6 W( e\" s- D2 V
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
% V: W Y% Y. o' _9 R0 f
& }) i4 w0 s; Q! D# s. b* y+ p LcOut[0] = Fx(sum);/ F- N( T3 V: ~2 f
% [+ D8 m7 t+ w# J; e return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
. d) O- ]# x4 o5 p h , m$ A4 K' s: e- |& u8 p, Y
1 [2 \7 ?- P6 L4 G8 J}
Q: \ N) S, a3 `5 S$ t; Tvoid train()
' v3 {9 z& L( |{, o7 k' u( ?4 |' H B\" q3 k2 G6 B$ e
int i, j, no = 0;
2 |' X# y\" n6 n2 N: |, k$ k! ] double e = 0;) ?+ D2 z2 x% ~
do{
+ ]/ R# w, u9 G2 ` e = 0;
# g+ o7 Q, p1 ?' T( j# ~6 n( X% q for (i = 0; i < DATA; i++)' B$ r, [4 N+ X6 x1 c' w
{6 r# N3 z. n. M( Y# h/ Y5 l8 k
getActiveVal(i); 1 A: {2 |- |( k. g/ \8 |
backUp(i);; A4 B9 M* e. i9 ^# d! U
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
0 y\" X% P i/ H! K }
C% j8 }& x* ]
1 O! d2 a+ q* ~ l. d* I& s8 g cout << no << " " << e << endl;
. w6 M. V+ c1 a, D: k1 @ no++;
) R/ m }9 P/ r& r! x& ?! D } while (no < 1000);
5 z0 O+ t) I( T3 x2 H 9 d- [8 X. u- X1 w% o6 h
! e! b6 y N6 o( q7 l* |8 q% |}
9 p& G: P\" t4 {3 ]
) b2 ]2 y8 j\" I& ~9 fvoid main(int argc, char const *argv[])
' g8 L& l6 e# p{6 y/ C( j+ a% }! h0 x
% _* ]2 A' C; A* y3 { setSample();5 J\" l+ M d8 \1 k
initNet();7 G/ T( R6 ]6 e$ w' o/ ?3 X
train();
2 f, c# W+ N. w8 j' a double a, b;7 B! F# n! b' O; N0 p/ C2 | ^
while (1)
5 O$ s! ^9 {4 E' [; q& Z {! q\" v# r! e! U5 y
cout << "print two numbers" << endl;
9 p, U3 s0 W\" s( ^' |, d9 l cin >> a >> b;
+ Q- _; G: v; H# p cout << "result:" << result(a, b) << endl;
4 j6 Q) B4 \' j2 D0 ] }
# l3 N: K6 t% _9 [7 z1 } , G* x9 W7 d# @
* y; ]6 E7 a( y+ E1 A( Q; H+ O
}

#include <stdio.h> 
& z$ p. S$ [+ L% u' |8 ?; E* P#include <time.h>9 L1 x9 U3 n5 Y\" o  r\" q 
#include <math.h>7 X# n8 {0 J! o0 Y7 g 
#include <stdlib.h>& A6 E4 S( x2 {5 B1 l# A 
#include <iostream> 
. ~3 j# f+ f\" p) s1 @8 c' b4 Wusing namespace std;! F& p. j% @- y\" d7 A9 J+ z2 ` 
#define DATA  800 
! j! r4 G3 [7 G, r( m6 \; f#define IN 2: W% T% Q6 U- O, k: r 
#define OUT 1 
6 @9 V5 T' U) O1 Y# @#define NEURON 45- y. ]/ @6 `( s( [0 R  t\" Q 
#define TRAINC 20000- C1 e% Y1 H/ _* g$ O+ X! M 
 8 e5 h9 J2 W4 S+ J4 m\" S 
double Fx(double x)2 ^: z2 b! X3 w$ I+ {# p 
{0 o, S  f0 n, l9 c7 X3 j! e% } 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
\" h0 ]- N+ J\" c3 Q/ c9 u} 
' o6 H8 R8 }+ R2 T//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
( Z$ \6 t9 u1 m0 S* N6 Y//样本输入- b& [' ?+ G6 C& { 
double La[DATA][IN]; 
$ b5 K\" S5 _  V7 R% F( C3 |8 V//样本输出* Z. N- M9 v4 Y+ L* T8 y 
double Lc[DATA][OUT]; 
7 u# @* K6 p5 V$ x3 q2 E//La->Lb权重$ |5 s8 Z, `# C; x 
double Wab[NEURON][IN];0 |; Z8 i% W( q5 f* P4 J 
//Lb->Lc权重& Y, W$ v9 P: M! T/ h\" z1 \4 X5 W0 w 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
6 u* {  `9 V' b2 B- F% `- S//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
' X* C: O3 D3 R$ j, I9 bdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
# G: r4 S$ M- e5 L  g 0 f: o1 k% v* b6 D2 m0 ]# i! l 
//Lb层输出 
! g2 C2 o7 j! q4 b' |& adouble LbOut[NEURON];6 u8 }  h5 H. V 
//Lc层输出 
8 |( l: n* I+ _, ?double LcOut[OUT];' Y- B% U/ V0 B) i! r8 K+ a1 M 
 
; A, S* [0 X2 r//Lc层单元的一般化误差+ ~\" X1 z* l. L/ v8 r 
double Dc[OUT];1 H1 i' s2 h2 M0 ^- a) d  ]1 o1 [0 I 
//Lb层单元的一般化误差 
6 h7 I4 m* d8 C5 I8 X4 J% a1 y4 vdouble Db[NEURON]; 
# v) u6 v0 m3 X5 d$ U5 N 
' @+ m* S- f$ ^; u8 F//设置样本数据. R9 R1 S. M; {7 Z& h+ t 
void setSample()! C  ^2 h) M8 r' G: N5 o+ C8 M 
{ 
/ @3 ]  v  _2 X\" o$ D4 H# U/ }    srand((unsigned)time(NULL));, w7 p' M0 x/ _ 
    int i, j; 
2 h3 D3 G: f& D+ x8 [0 p    for (i = 0; i < DATA; i++)7 D$ a, v+ |6 ~( G\" S 
    {5 Y) U8 L: s3 r5 ~' y! N 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
5 }. v. a+ s% d8 I        {- l! Y- T' j5 L4 V9 k 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
4 C  r5 ?; p+ n: m        } 
% t1 v- I6 j, a5 b1 q8 s  @ 
# `, W1 h7 [$ x: z( a% p, L+ o\" Z        for (j = 0; j < OUT; j++) 
% n  L+ i+ d  N: J            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
' y% k; [; U) N4 k5 `) V+ u( x    } 
7 F( K* B/ c7 m- I4 W} 
% f7 o) M- y: m9 W\" O/ N& h' T3 i//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）! v! Z4 R& Q% M* X& |( ?/ ~! g' r 
void initNet() 
! ], }! a1 W: {, {8 Q3 o{: u3 v+ W# q+ p\" ~1 I 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
: a6 N, k: L; J1 z4 A    //两部分的权值设置随机值【-1,1】6 O7 ]: B6 H- ? 
    int i, j; 
- W1 o* W1 s0 i! K: I7 E+ j    for (i = 0; i < NEURON; i++)0 A& `: c) f5 ^\" f% a 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
$ O1 l6 o* k: K) t( V        { 
9 r. O1 i& j  S8 B7 Y& {            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;! M. a/ E' w! e! Y+ f+ J 
            Wab[j] /= 20;) T& O% f0 d% P# e! d) Q+ J 
        } 
' J4 I3 a6 `! I0 J1 c/ A2 U/ t) i 
. u$ {7 V2 c( a! G    for (i = 0; i < OUT; i++) 
* U1 @9 i4 s/ T: r8 d8 _) M% `' n2 E; f        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
3 p& N: W- D. A7 [        {( p' n0 ~1 Q\" C 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;& f# k% `( j7 A7 t) |  [ 
            Wbc[j] /= 20;' B! K5 Y\" k3 Z# {0 M9 _$ y# }+ s4 V 
        } 
. W! q* m- o. n2 h. R     0 r- |( r\" o: @! D 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化9 b6 G  h. w' n 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
* T\" g4 }. B5 |* H, ]    {6 C* X2 E/ W, K 
          
& Q2 J7 _\" N4 _2 e+ G        MinIn = MaxIn = La[0]; 
  L- D+ p6 b6 i, M9 K9 o& m        for (j = 0; j < DATA; j++) 
7 u8 r) V7 Z9 F( M6 e        {\" t: V2 I9 e1 M4 f( a% q 
            if (MinIn > La[j]) 
' N) S' e/ v: P4 e1 X/ S4 P8 ?. ~: W                MinIn = La[j];& z# Z! ~# M+ h% e\" s9 ?( @ 
            if (MaxIn < La[j]) 
  A3 p) Z' ~( u- f1 J9 E\" v4 T\" Z                MaxIn = La[j]; 
: m& v( w. z& n$ @7 S. d. |\" ~        } 
  \5 R6 I/ O# k      
$ U. e( r: r- X3 \5 a          
# l8 G5 q& J8 @( k5 m/ H: \    }, }) T. q3 H. c 
 
1 }6 `6 q8 y! Y% [) O    for (i = 0; i < OUT; i++) 
, u% C$ p+ u' g\" q    {8 u\" X! ^# X4 n0 E 
          
9 x7 o' p' m0 c- g1 Q( M        MinOut = MaxOut = Lc[0];+ `0 M. w\" M  e- Z 
        for (j = 0; j < DATA; j++)0 g( m1 z$ ]/ m, ^' _! Y\" H/ W+ d 
        {( d7 z; D2 A5 j) B% a 
            if (MinOut > Lc[j]) 
4 w$ g* K7 }. l9 h. p1 S                MinOut = Lc[j]; 
. ]8 b5 N\" j7 m; f            if (MaxOut < Lc[j])- j! X! ?8 k9 M% D5 L 
                MaxOut = Lc[j];* u0 Z& d5 C7 O 
        }1 H! j$ Q2 _* V 
 
5 g, X2 k4 ^8 ~/ w* M  T    } 
3 I\" T8 C, ?) U* m. g/ c 1 Q% K\" b/ r/ H 
    //归一化3 [% t/ y: P  F4 P7 ~% l! Z 
    for (i = 0; i < IN; i++)' A# x- l1 d* \ 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
9 ?, H* Z; c+ U% S+ G) {4 a; n            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
- u1 e/ l+ H( S             
2 l! Y% ?. J; V7 y8 P2 A 
1 {7 B! E/ _  G1 _0 P    for (i = 0; i < OUT; i++) 
+ d/ Q: J$ J, R* P        for (j = 0; j < DATA; j++)% ~. q) ]4 }6 r% E; e 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
9 O. |/ Z* P. S# z         , c# k6 I% T+ b) |9 n$ h) e% U 
             
8 ?( C* x: B4 J% v $ ?: o* N0 A+ q' r7 B\" U 
} 
2 z4 e$ @2 z8 w: ^( Zvoid getActiveVal(int dataIndex) 
% o9 B9 Q$ R! d3 F: F& S9 R{2 K; B4 A  W) v! C4 y5 Z1 b 
    int i, j;4 l9 e: x\" O! E' a% p3 S2 y9 ] 
    double sum;# ]: V) w# V  ?\" c# S4 x 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
4 H7 G. d' H8 g8 X. U) E4 w    { 
! ~( d. b, k9 g! m# n! y        sum = 0;3 t# ?2 b2 F+ }: j! c 
        for (j = 0; j < IN; j++)- l+ v; w; Q: T. U+ e 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];: T6 ^: b$ ]( f* u3 R* X- a 
         ; l4 I) [% _. E0 Z' r0 m 
        LbOut = Fx(sum);0 W$ N% t/ M# ?3 `\" ^5 b  x5 ^: [ 
 + B- ~- Y% p; d6 B  L2 X1 R6 f 
    } 
8 _4 V$ e: j/ J 
9 p: [+ T! c, u2 J6 C    for (i = 0; i < OUT; i++)0 e: T- t1 `% o! h7 j% I( p 
    { 
  v\" `$ q& l2 X' H$ m4 m: h0 o        sum = 0;$ m0 y: F$ x) S 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
/ U7 N4 X' v7 K            sum += Wbc[j] * LbOut[j];, H; z2 J2 z1 ?8 u- ? 
          
3 j* w7 n5 P3 O, Y! a# ~: @1 S/ N2 f        LcOut = Fx(sum); 
3 d1 j\" l( r9 f- y' ]    } 
( Q4 G' n+ [& ]* w$ \}( G9 K: K( b) p& c- \ 
void backUp(int dataIndex) 
% i; f1 ^8 b% |2 m* X9 j& }{2 g) r6 Y. d& u3 b 
    int i, j;& j& U- d4 t+ D/ M7 q 
    double sum = 0; 
, V\" g\" L; ]% `  \    //Lc层单元的一般化误差8 q6 a/ t5 O% K+ i5 x' I: ]\" ]) N 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
0 W$ D8 c6 S/ P5 y        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);% [; }. D2 f* B' S/ w* N0 p 
 
+ U' Q. C2 A. F0 k* A\" u6 z$ Q, l9 o    //Lb层单元的一般化误差; k1 i1 L7 R5 P. c 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)& x\" x! U0 W0 {# Q 
    { 
1 T2 a5 P/ L  ^5 {        sum = 0;7 R& T; e5 ]% ^ 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
2 }. L$ a6 u; y        {+ N5 ~& M# w+ ~5 F 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];+ j8 t& F, g5 j& E1 K 
        }& A2 ^2 x* n+ e0 C 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
; p4 A\" O( M$ f7 d0 i: ]0 F, M& P& ?    } 
. j, X1 A0 {( o. S% J  E 4 [/ k\" p$ q3 ?! E 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
; {  o9 L5 M+ m2 H) @6 n' r 
# d' W% N( o/ {6 Z    for (i = 0; i < OUT; i++) 
; \. s$ T, s+ N7 y2 M$ K- ?# Q: }# @        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
3 \! w: R3 t# f: C, a# g\" M5 ~/ V            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
' a6 ~' o' `+ G/ z 0 i( [5 w* s5 f# [3 L' k0 Z 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
% N0 v+ p9 y3 G/ C; R% q        for (j = 0; j < IN; j++)% _  H3 ]  l- k1 R$ \2 y8 r) u! O 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];& l' q% a, i, {1 q2 _ 
 
/ W\" F0 M8 q& _& Z      
8 _& O9 F7 ?; Y( H# B6 w3 I& ?      
3 k- @# ?3 ]) K\" N' w/ Q/ \} 
7 z! X0 F& t! S+ E8 O% ] - ]& h. \2 U/ U8 n, O5 |0 E 
double result(double d1, double d2)) c; ~, t! t9 A3 l 
{) S: q+ @! f8 @, Z& p, N 
    int i, j; 
+ f0 ?# d) Y/ O5 ^    double sum;) x- F% Z  |  p% { 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;4 C9 ?' i% O0 `3 l 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
0 n/ Z0 g7 G: w: y! y ( k7 r9 M3 o' [ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)& f7 \& B4 X+ ~/ Q  [5 Z 
    {$ Z3 Z; K( K9 W+ T4 \0 w% U$ Q 
        sum = 0;         + T3 ^9 T; c+ I  Q\" l8 s! f 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;4 K2 x2 D( @& t# {( e* q 
        LbOut= Fx(sum); 
& b: ?$ G  ?( M4 f8 K- _    }1 w# V\" t1 O' v 
 ' F# H  e5 r% X 
    sum = 0;: f/ d0 Z  U$ ^, r# \; p 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)9 U! f0 c( y6 W( e\" s- D2 V 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
% V: W  Y% Y. o' _9 R0 f      
& }) i4 w0 s; Q! D# s. b* y+ p    LcOut[0] = Fx(sum);/ F- N( T3 V: ~2 f 
      
% [+ D8 m7 t+ w# J; e    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
. d) O- ]# x4 o5 p  h , m$ A4 K' s: e- |& u8 p, Y 
 
1 [2 \7 ?- P6 L4 G8 J} 
  Q: \  N) S, a3 `5 S$ t; Tvoid train() 
' v3 {9 z& L( |{, o7 k' u( ?4 |' H  B\" q3 k2 G6 B$ e 
    int i, j, no = 0; 
2 |' X# y\" n6 n2 N: |, k$ k! ]    double e = 0;) ?+ D2 z2 x% ~ 
    do{ 
+ ]/ R# w, u9 G2 `        e = 0; 
# g+ o7 Q, p1 ?' T( j# ~6 n( X% q        for (i = 0; i < DATA; i++)' B$ r, [4 N+ X6 x1 c' w 
        {6 r# N3 z. n. M( Y# h/ Y5 l8 k 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                1 A: {2 |- |( k. g/ \8 | 
            backUp(i);; A4 B9 M* e. i9 ^# d! U 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
0 y\" X% P  i/ H! K        } 
  C% j8 }& x* ]          
1 O! d2 a+ q* ~  l. d* I& s8 g        cout << no << " " << e << endl; 
. w6 M. V+ c1 a, D: k1 @        no++; 
) R/ m  }9 P/ r& r! x& ?! D    } while (no < 1000); 
5 z0 O+ t) I( T3 x2 H 9 d- [8 X. u- X1 w% o6 h 
 
! e! b6 y  N6 o( q7 l* |8 q% |} 
9 p& G: P\" t4 {3 ] 
) b2 ]2 y8 j\" I& ~9 fvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
' g8 L& l6 e# p{6 y/ C( j+ a% }! h0 x 
      
% _* ]2 A' C; A* y3 {    setSample();5 J\" l+ M  d8 \1 k 
    initNet();7 G/ T( R6 ]6 e$ w' o/ ?3 X 
    train(); 
2 f, c# W+ N. w8 j' a    double a, b;7 B! F# n! b' O; N0 p/ C2 |  ^ 
    while (1) 
5 O$ s! ^9 {4 E' [; q& Z    {! q\" v# r! e! U5 y 
        cout << "print two numbers" << endl; 
9 p, U3 s0 W\" s( ^' |, d9 l        cin >> a >> b; 
+ Q- _; G: v; H# p        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
4 j6 Q) B4 \' j2 D0 ]    } 
# l3 N: K6 t% _9 [7 z1 }     , G* x9 W7 d# @ 
     * y; ]6 E7 a( y+ E1 A( Q; H+ O 
}

5 i8 I4 u. J0 ]3 w- a! o0 t1 j
# ]: [2 P' R+ e) |

zan