[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>
9 j+ v5 v9 C8 m\" x* _* m#include <time.h>
4 r9 [; A# }1 N% C2 N2 ?#include <math.h>& ?! {! m+ Y! A% a
#include <stdlib.h>7 L7 b$ J, ^' `* W) x, D
#include <iostream>1 a8 Q9 E/ u) B$ K\" ~4 `$ m4 f
using namespace std;% J; f) X9 [! |! I# ]0 J* J
#define DATA 800
( ]' p/ D6 W\" b) P5 E#define IN 2
: N\" n& L9 ~1 I) i#define OUT 19 k5 @9 V0 k' |
#define NEURON 45
7 I( r0 `( F6 e! n: T#define TRAINC 20000
; P5 e9 y' F0 V- i9 y
4 T( p7 B% y) H+ S, V/ Edouble Fx(double x)
& U- w M7 h5 f% n1 I{$ n4 D6 N! P\" T
return 1 / (1 + exp(-1 * x));
9 S: z6 w& L9 P) w}
& A: n3 q* m3 c\" s\" f//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层, t' l6 F9 T9 X/ m# K; t
//样本输入
\" l7 X: H8 s2 Q# m' m( u( `' c [3 @double La[DATA][IN];
8 ]1 _; _7 A0 t. c//样本输出
\" @9 Q9 c4 @3 a9 x! d/ k3 v1 T/ cdouble Lc[DATA][OUT];. B2 p% u0 L. k: t6 d
//La->Lb权重
5 H+ d# f) U1 k/ H& d. e/ Adouble Wab[NEURON][IN];
8 D, b, w5 U2 I) e5 Y9 D: u//Lb->Lc权重' N\" D l7 y; c2 ^; M8 a
double Wbc[OUT][NEURON];
6 w+ p; t, n+ [0 z% m% P//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
. ?( h6 L8 X5 I% I8 O( bdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];# L\" s% n+ n; {6 m+ v+ M1 k
8 o% k/ e* P$ z/ X( [$ {//Lb层输出
) F0 p) I\" @6 s1 e, D5 }1 D/ _double LbOut[NEURON];
f5 S4 H5 A% D8 c9 J! w1 G//Lc层输出. q3 R7 m* o) C+ J& L' D
double LcOut[OUT];\" F# t4 Y% e0 x
) }* C. E) B# @- h1 ?. e1 Y+ s; d9 `% U
//Lc层单元的一般化误差
, s8 B1 x. V) M) zdouble Dc[OUT];
. i- H' ~' I/ Z* q b//Lb层单元的一般化误差( H9 [7 V: T4 f/ i
double Db[NEURON];+ n* V! a1 D) \6 X' L8 v1 E
, p- E) O* n# L+ n
//设置样本数据4 \$ V\" T\" H6 S. Z$ ?* S% e
void setSample()8 C: t. o# z# f- w9 \- |1 V$ W* O
{; ^% G4 N0 [' W* ]/ y% L2 Y( S
srand((unsigned)time(NULL));* f. ~# C% c& k3 V6 A$ }
int i, j;1 v+ O2 Q% C8 z; L' d& C' \& b
for (i = 0; i < DATA; i++)0 }) `8 O, b* `
{
$ @8 `+ l& [/ E, ]. u* ]$ X, Y for (j = 0; j < IN; j++), k7 E2 k\" {8 M, b8 e
{, w: Q! p: [3 v) ~; L
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
2 U# T @5 \7 i- P% V6 D }\" r- I$ z% h7 F( i8 \
* @* q! [/ d$ H* h6 J
for (j = 0; j < OUT; j++)
; w7 R w\" V7 }- S$ D Lc[j] = La[0] + La[1];8 Q3 i( O! k+ U4 C& i
}
0 i; T7 ~/ O4 j}. c& T: D; y+ Q! M
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
0 }) D/ ^, ?7 C7 Dvoid initNet()
8 i7 \, m7 S* ^, Q% D{! x: `) u: q2 q2 s! y R ~
srand((unsigned)time(NULL));0 \: a: j6 |0 k7 S2 w3 P1 u& t& X
//两部分的权值设置随机值【-1,1】% }) e8 k( O$ p8 w {
int i, j;
3 k; J* Y\" A. g& [. T: Z for (i = 0; i < NEURON; i++)
% s U9 x! c: V' c7 Q. M# y, A; ` for (j = 0; j < IN; j++)
( [% x* k$ y2 x8 ]6 U& { {, T- @, p: @0 j
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
. L: ~) d& U7 B6 ~3 A; c# h Wab[j] /= 20;
- a1 }/ I; a7 b _; u }
$ @' w, Z2 r* m; o$ l
9 g4 j6 X3 k8 l5 @6 m; Z p% ]& e+ Z for (i = 0; i < OUT; i++). ?' J5 i2 t0 F' y5 Z3 o/ S
for (j = 0; j < NEURON; j++); { V) k* M% f: z+ x
{
6 ^: P8 M( T! `6 x. F\" R. H. n Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;+ r* o% _& C2 X6 z
Wbc[j] /= 20;
- Q* o- W2 k, y3 e E; B\" B }0 m0 ] M( f0 Z3 ]+ q
) f, ?! L0 {4 X2 ]2 p- S( z# `
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化; v; G. s a- }- B3 T, B
for (i = 0; i < IN; i++)4 F. a/ }/ f6 \7 e
{
( W! G& {5 a; P: J ; M1 @$ n( j. l W
MinIn = MaxIn = La[0]; n( x8 {0 `7 t* {, r
for (j = 0; j < DATA; j++)
: o |9 X\" U\" k6 a6 `! x/ y {! K8 B1 o1 h9 I7 L6 Y2 h5 J
if (MinIn > La[j])$ ^& f8 I4 c: o
MinIn = La[j];% u* H! a\" a V, Q/ h c4 i B; w
if (MaxIn < La[j])7 z7 c: z, ~, D7 J3 G* a
MaxIn = La[j];
! g. Q0 @1 z5 j ?6 ` }
4 X3 S' H' W, T( u I2 D2 l& ]! o
! ?$ c' X$ v6 \# _+ f1 ]
( B7 F2 ^4 T' { l. ?, H9 i }7 S/ [ F/ q0 z+ ?4 e3 G. D, j5 \
) U6 p* o* x8 s4 J/ H3 X* S for (i = 0; i < OUT; i++)$ c; \* ] w# r, @) ~
{. q' z: H/ ]* |; j
. M6 z# Z! m% i3 p1 O
MinOut = MaxOut = Lc[0];
( I6 }9 o3 C0 u: ^ for (j = 0; j < DATA; j++). }8 l! r: \# z) r* r
{$ o1 z4 H3 z b! y6 i7 D/ M
if (MinOut > Lc[j])
# M4 J9 \/ `3 T; f2 S* o MinOut = Lc[j];
\" Z0 `& o+ C. Y: Q! J- g3 }5 d1 O if (MaxOut < Lc[j]). v% w# Y( F* \& C
MaxOut = Lc[j];
}6 c6 S) Q0 Q) k0 D1 f, K
- b% K1 ?; N& @: n! j2 ~\" U
}8 F) t6 [7 v5 d# a. d* R7 A1 u
/ A$ S4 _5 _* M* X
//归一化/ b\" S# E1 f; l3 o. B
for (i = 0; i < IN; i++)9 q, J! n# F& ]3 N2 W1 @
for (j = 0; j < DATA; j++)% T7 M1 ?# V/ I Z
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
/ W8 b& U9 d8 D 4 m% x1 `9 o3 ^1 u. P! {/ O
X& j5 V4 j$ o$ G$ ~) C. _ for (i = 0; i < OUT; i++)$ d1 N8 u7 F9 B& @
for (j = 0; j < DATA; j++)
4 W\" _$ l/ r; |% q! F Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
. u\" _ M% f% h
0 _1 y/ e& a+ d6 ?6 d
6 o7 R$ h) o' ^
\" p$ _ c( c# H( \6 y; A% g}( R& u4 Q$ H+ Y( B& x- y
void getActiveVal(int dataIndex)
$ u( J4 w, n4 J/ @) t{
0 _' J1 ~( v/ Z8 I int i, j;
& F1 L5 j+ {2 X4 J: Z double sum;
( L6 G\" z# B8 I- ^/ c0 G1 `# G for (i = 0; i < NEURON; i++)- ~4 o$ N! f+ H8 Y
{
+ ^( v) X5 c' s! x8 t2 `\" D sum = 0;
( F) d ]. ]\" U5 Y) G& A0 |5 Y for (j = 0; j < IN; j++)- C( s7 q! _; K7 |5 d9 h3 O' F
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];' [5 ?/ ^0 Y( Z) D) q' p7 n& o. U
1 u6 S, u; O, G2 a' e/ \+ ~
LbOut = Fx(sum);
1 g/ g. I' _) B W3 u# F) ?7 Q } + p9 S! _, _! U+ l\" M' \
}0 f; `% [; ^; D
9 a9 {, g. D' x\" _
for (i = 0; i < OUT; i++)# t5 q6 u' C. c; P- t
{
$ x+ _* @! b9 G sum = 0;& |7 _# H! Z/ N5 l0 ^& J% P) x4 ?
for (j = 0; j < NEURON; j++)! U3 v1 }\" s$ K3 |
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
8 ]. Y l) _: K7 p3 l( k . G$ k7 D3 N& S5 E9 L2 ~6 a+ K
LcOut = Fx(sum);
2 k& f- r& X! K }5 y& b1 G% _5 r$ d& k. G. Q\" p
}
* t7 x7 {* Y\" J. I- ivoid backUp(int dataIndex), c/ z# }+ ?( f0 ~$ i8 v
{
+ R0 v: c% G% p \ ~/ |1 m' U+ Q int i, j;
C7 H8 [: n2 \( o8 D4 h double sum = 0;
3 a$ i; b$ [ ?4 [, E8 l Y //Lc层单元的一般化误差+ P0 J6 R, j* }/ ` n$ `/ j
for (i = 0; i < OUT; i++)6 ?! g9 |0 K1 K3 Q/ A
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
* X& B4 I. `0 E$ d! q6 ~( v |
& K) Z( v; Q7 e) a+ k //Lb层单元的一般化误差
2 I3 x, d0 y8 Y5 t+ a. q h for (i = 0; i < NEURON; i++)1 Y7 a! X+ l. w% T5 d4 ]. N2 h
{# F* \- [/ a9 _1 `\" j
sum = 0;
3 M5 R/ K' P1 P for (j = 0; j < OUT; j++)
8 r( Z- q' q4 M; ]8 h {
% x9 X5 K) h/ [6 U) H sum += Wbc[j] * Dc[j];
. O* P+ o3 r6 I& R3 K\" F }( \2 C\" i, e& h
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
\" F3 G* Q1 V; {$ a }3 ?9 e3 g* A$ N( E: z3 \2 ^! a
5 ?! I, ~! s, e8 ^0 p5 ?7 x double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;: n- x. }( p% {& ~3 i2 j8 F
$ R3 D* T8 ?/ P9 F- {
for (i = 0; i < OUT; i++)
' |+ k, n7 d( Z/ o$ y for (j = 0; j < NEURON; j++)+ M: z\" s3 S: M! ~\" e
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;6 K8 @1 I3 v3 ^; Y
: D8 i+ U* ^ T. ] for (i = 0; i < NEURON; i++)
8 F; G) { P, I# `6 H for (j = 0; j < IN; j++)
1 N5 W0 O- a4 J; q: v9 g5 |- e Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
- I; k% u$ W\" F& C7 L- m. Y/ _! M , n- Z2 Y- A( K# a
. J# d\" D5 R) W B / Y) Q; I( _) r! ]; N$ |1 J
}- a& N& K1 \; C' ^
$ l: {4 k W' x3 t; }) J
double result(double d1, double d2)5 Z; H5 a8 T7 b2 b# r
{
: k8 e; W* J/ M1 V( m/ B int i, j;9 Z4 m\" g& f% x- p4 W/ I4 D! [
double sum;\" S% q0 [/ n* ~. |* e$ m
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;! N$ A- S, v) M+ r8 X# L
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 u6 o% S1 _+ |6 V2 M# I
6 u) M2 f, W0 i6 s for (i = 0; i < NEURON; i++)
& @8 o6 m# ]/ ? {\" l: @4 l\" d8 R. S! o\" d
sum = 0;
* E* s- K, l; ~: ~/ v sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;' |# K+ a8 v1 g: t0 g f
LbOut= Fx(sum);
* ?/ J/ {: \: x2 ~ }3 W7 K4 L9 ]: ^' z! u, k: E) K
# M3 T* R& d L\" I& k: Y
sum = 0;
F0 `9 B; N\" {5 r! O; ` for (j = 0; j < NEURON; j++)
9 ?$ D4 U, r3 Y( Z1 n9 P sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];) M: z# ?5 z& d$ ]/ k1 ~/ R
# m, l1 H8 v\" @0 u
LcOut[0] = Fx(sum);1 G% R' w# \, n
7 {7 `% P$ |' C) B6 m7 K0 S
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
8 ~8 H, f% l! `( v 0 K9 p6 |& Y: z
6 i) L$ g: @$ m5 @. {
}
. I# |; J5 ^! n\" u9 k( wvoid train()
3 W; k, n$ [- [& l N{9 I: e\" h0 x6 U\" k6 g$ p) Q
int i, j, no = 0;
( u% v5 ?5 {: W4 D ^ double e = 0;
3 ~7 Q' f) b3 |4 k% C0 ~+ X\" G& R! ? do{3 _, q0 \8 m* m! ~ w
e = 0;0 @) v2 |1 W9 l+ P( M1 W
for (i = 0; i < DATA; i++)
i# e1 u/ m\" N4 D8 q* W) [ {\" F1 A; e* i% r! ^4 \
getActiveVal(i);
, A% n- g- d4 K) f+ T# h backUp(i);0 G3 R6 H2 P0 ~1 k
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
3 }! J6 K' r, X; y7 M2 u/ Q- \ }2 p3 A2 \! U\" ~& \3 u8 K
! f! N' W; Y# T, a
cout << no << " " << e << endl;1 Y- ?/ v0 L$ }* v
no++;$ ?0 L. O3 b7 R
} while (no < 1000);0 f0 \, ~; ?\" v* B( ?) j
7 e- K) V3 n& ~+ i
5 E4 F! `$ c7 `) L}# j% v2 N) ~; e8 j
r0 l- V9 t7 ?5 Evoid main(int argc, char const *argv[])% j% A+ e9 Y\" Y; J: _4 N
{ T/ h& e' X$ d. X8 m
B0 M9 j- ~: ] setSample(); S# P* P; i4 P, K) R$ L
initNet();7 V$ d/ {. p- G
train();
* O: I1 @# x' B* s# f double a, b;* |, L) G/ e2 ^% s
while (1)
* Y5 x5 H4 ^( Q2 m, a, P {
. h0 ]' X. o5 d cout << "print two numbers" << endl;
) j9 J! x3 D% i& O cin >> a >> b;\" U7 y4 f. V# r
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
1 {\" W! X, n, Q7 U; P }
) K3 M4 m; |2 a
+ L y7 g+ |. U @: I! ]2 E
: k7 k- a0 w5 z}

#include <stdio.h> 
9 j+ v5 v9 C8 m\" x* _* m#include <time.h> 
4 r9 [; A# }1 N% C2 N2 ?#include <math.h>& ?! {! m+ Y! A% a 
#include <stdlib.h>7 L7 b$ J, ^' `* W) x, D 
#include <iostream>1 a8 Q9 E/ u) B$ K\" ~4 `$ m4 f 
using namespace std;% J; f) X9 [! |! I# ]0 J* J 
#define DATA  800 
( ]' p/ D6 W\" b) P5 E#define IN 2 
: N\" n& L9 ~1 I) i#define OUT 19 k5 @9 V0 k' | 
#define NEURON 45 
7 I( r0 `( F6 e! n: T#define TRAINC 20000 
; P5 e9 y' F0 V- i9 y 
4 T( p7 B% y) H+ S, V/ Edouble Fx(double x) 
& U- w  M7 h5 f% n1 I{$ n4 D6 N! P\" T 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
9 S: z6 w& L9 P) w} 
& A: n3 q* m3 c\" s\" f//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层, t' l6 F9 T9 X/ m# K; t 
//样本输入 
\" l7 X: H8 s2 Q# m' m( u( `' c  [3 @double La[DATA][IN]; 
8 ]1 _; _7 A0 t. c//样本输出 
\" @9 Q9 c4 @3 a9 x! d/ k3 v1 T/ cdouble Lc[DATA][OUT];. B2 p% u0 L. k: t6 d 
//La->Lb权重 
5 H+ d# f) U1 k/ H& d. e/ Adouble Wab[NEURON][IN]; 
8 D, b, w5 U2 I) e5 Y9 D: u//Lb->Lc权重' N\" D  l7 y; c2 ^; M8 a 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
6 w+ p; t, n+ [0 z% m% P//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
. ?( h6 L8 X5 I% I8 O( bdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];# L\" s% n+ n; {6 m+ v+ M1 k 
 
8 o% k/ e* P$ z/ X( [$ {//Lb层输出 
) F0 p) I\" @6 s1 e, D5 }1 D/ _double LbOut[NEURON]; 
  f5 S4 H5 A% D8 c9 J! w1 G//Lc层输出. q3 R7 m* o) C+ J& L' D 
double LcOut[OUT];\" F# t4 Y% e0 x 
 ) }* C. E) B# @- h1 ?. e1 Y+ s; d9 `% U 
//Lc层单元的一般化误差 
, s8 B1 x. V) M) zdouble Dc[OUT]; 
. i- H' ~' I/ Z* q  b//Lb层单元的一般化误差( H9 [7 V: T4 f/ i 
double Db[NEURON];+ n* V! a1 D) \6 X' L8 v1 E 
 , p- E) O* n# L+ n 
//设置样本数据4 \$ V\" T\" H6 S. Z$ ?* S% e 
void setSample()8 C: t. o# z# f- w9 \- |1 V$ W* O 
{; ^% G4 N0 [' W* ]/ y% L2 Y( S 
    srand((unsigned)time(NULL));* f. ~# C% c& k3 V6 A$ } 
    int i, j;1 v+ O2 Q% C8 z; L' d& C' \& b 
    for (i = 0; i < DATA; i++)0 }) `8 O, b* ` 
    { 
$ @8 `+ l& [/ E, ]. u* ]$ X, Y        for (j = 0; j < IN; j++), k7 E2 k\" {8 M, b8 e 
        {, w: Q! p: [3 v) ~; L 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
2 U# T  @5 \7 i- P% V6 D        }\" r- I$ z% h7 F( i8 \ 
 * @* q! [/ d$ H* h6 J 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
; w7 R  w\" V7 }- S$ D            Lc[j] = La[0] + La[1];8 Q3 i( O! k+ U4 C& i 
    } 
0 i; T7 ~/ O4 j}. c& T: D; y+ Q! M 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
0 }) D/ ^, ?7 C7 Dvoid initNet() 
8 i7 \, m7 S* ^, Q% D{! x: `) u: q2 q2 s! y  R  ~ 
    srand((unsigned)time(NULL));0 \: a: j6 |0 k7 S2 w3 P1 u& t& X 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】% }) e8 k( O$ p8 w  { 
    int i, j; 
3 k; J* Y\" A. g& [. T: Z    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
% s  U9 x! c: V' c7 Q. M# y, A; `        for (j = 0; j < IN; j++) 
( [% x* k$ y2 x8 ]6 U& {        {, T- @, p: @0 j 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
. L: ~) d& U7 B6 ~3 A; c# h            Wab[j] /= 20; 
- a1 }/ I; a7 b  _; u        } 
$ @' w, Z2 r* m; o$ l 
9 g4 j6 X3 k8 l5 @6 m; Z  p% ]& e+ Z    for (i = 0; i < OUT; i++). ?' J5 i2 t0 F' y5 Z3 o/ S 
        for (j = 0; j < NEURON; j++); {  V) k* M% f: z+ x 
        { 
6 ^: P8 M( T! `6 x. F\" R. H. n            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;+ r* o% _& C2 X6 z 
            Wbc[j] /= 20; 
- Q* o- W2 k, y3 e  E; B\" B        }0 m0 ]  M( f0 Z3 ]+ q 
     ) f, ?! L0 {4 X2 ]2 p- S( z# ` 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化; v; G. s  a- }- B3 T, B 
    for (i = 0; i < IN; i++)4 F. a/ }/ f6 \7 e 
    { 
( W! G& {5 a; P: J         ; M1 @$ n( j. l  W 
        MinIn = MaxIn = La[0];  n( x8 {0 `7 t* {, r 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
: o  |9 X\" U\" k6 a6 `! x/ y        {! K8 B1 o1 h9 I7 L6 Y2 h5 J 
            if (MinIn > La[j])$ ^& f8 I4 c: o 
                MinIn = La[j];% u* H! a\" a  V, Q/ h  c4 i  B; w 
            if (MaxIn < La[j])7 z7 c: z, ~, D7 J3 G* a 
                MaxIn = La[j]; 
! g. Q0 @1 z5 j  ?6 `        } 
4 X3 S' H' W, T( u  I2 D2 l& ]! o      
! ?$ c' X$ v6 \# _+ f1 ]          
( B7 F2 ^4 T' {  l. ?, H9 i    }7 S/ [  F/ q0 z+ ?4 e3 G. D, j5 \ 
 
) U6 p* o* x8 s4 J/ H3 X* S    for (i = 0; i < OUT; i++)$ c; \* ]  w# r, @) ~ 
    {. q' z: H/ ]* |; j 
         . M6 z# Z! m% i3 p1 O 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
( I6 }9 o3 C0 u: ^        for (j = 0; j < DATA; j++). }8 l! r: \# z) r* r 
        {$ o1 z4 H3 z  b! y6 i7 D/ M 
            if (MinOut > Lc[j]) 
# M4 J9 \/ `3 T; f2 S* o                MinOut = Lc[j]; 
\" Z0 `& o+ C. Y: Q! J- g3 }5 d1 O            if (MaxOut < Lc[j]). v% w# Y( F* \& C 
                MaxOut = Lc[j]; 
: N* \) m9 H6 W, m  r  s* \3 J. B9 h        }6 c6 S) Q0 Q) k0 D1 f, K 
 - b% K1 ?; N& @: n! j2 ~\" U 
    }8 F) t6 [7 v5 d# a. d* R7 A1 u 
 / A$ S4 _5 _* M* X 
    //归一化/ b\" S# E1 f; l3 o. B 
    for (i = 0; i < IN; i++)9 q, J! n# F& ]3 N2 W1 @ 
        for (j = 0; j < DATA; j++)% T7 M1 ?# V/ I  Z 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
/ W8 b& U9 d8 D             4 m% x1 `9 o3 ^1 u. P! {/ O 
 
  X& j5 V4 j$ o$ G$ ~) C. _    for (i = 0; i < OUT; i++)$ d1 N8 u7 F9 B& @ 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
4 W\" _$ l/ r; |% q! F            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
. u\" _  M% f% h          
0 _1 y/ e& a+ d6 ?6 d             
6 o7 R$ h) o' ^ 
\" p$ _  c( c# H( \6 y; A% g}( R& u4 Q$ H+ Y( B& x- y 
void getActiveVal(int dataIndex) 
$ u( J4 w, n4 J/ @) t{ 
0 _' J1 ~( v/ Z8 I    int i, j; 
& F1 L5 j+ {2 X4 J: Z    double sum; 
( L6 G\" z# B8 I- ^/ c0 G1 `# G    for (i = 0; i < NEURON; i++)- ~4 o$ N! f+ H8 Y 
    { 
+ ^( v) X5 c' s! x8 t2 `\" D        sum = 0; 
( F) d  ]. ]\" U5 Y) G& A0 |5 Y        for (j = 0; j < IN; j++)- C( s7 q! _; K7 |5 d9 h3 O' F 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];' [5 ?/ ^0 Y( Z) D) q' p7 n& o. U 
         1 u6 S, u; O, G2 a' e/ \+ ~ 
        LbOut = Fx(sum); 
1 g/ g. I' _) B  W3 u# F) ?7 Q  } + p9 S! _, _! U+ l\" M' \ 
    }0 f; `% [; ^; D 
 9 a9 {, g. D' x\" _ 
    for (i = 0; i < OUT; i++)# t5 q6 u' C. c; P- t 
    { 
$ x+ _* @! b9 G        sum = 0;& |7 _# H! Z/ N5 l0 ^& J% P) x4 ? 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)! U3 v1 }\" s$ K3 | 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
8 ]. Y  l) _: K7 p3 l( k         . G$ k7 D3 N& S5 E9 L2 ~6 a+ K 
        LcOut = Fx(sum); 
2 k& f- r& X! K    }5 y& b1 G% _5 r$ d& k. G. Q\" p 
} 
* t7 x7 {* Y\" J. I- ivoid backUp(int dataIndex), c/ z# }+ ?( f0 ~$ i8 v 
{ 
+ R0 v: c% G% p  \  ~/ |1 m' U+ Q    int i, j; 
  C7 H8 [: n2 \( o8 D4 h    double sum = 0; 
3 a$ i; b$ [  ?4 [, E8 l  Y    //Lc层单元的一般化误差+ P0 J6 R, j* }/ `  n$ `/ j 
    for (i = 0; i < OUT; i++)6 ?! g9 |0 K1 K3 Q/ A 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
* X& B4 I. `0 E$ d! q6 ~( v  | 
& K) Z( v; Q7 e) a+ k    //Lb层单元的一般化误差 
2 I3 x, d0 y8 Y5 t+ a. q  h    for (i = 0; i < NEURON; i++)1 Y7 a! X+ l. w% T5 d4 ]. N2 h 
    {# F* \- [/ a9 _1 `\" j 
        sum = 0; 
3 M5 R/ K' P1 P        for (j = 0; j < OUT; j++) 
8 r( Z- q' q4 M; ]8 h        { 
% x9 X5 K) h/ [6 U) H            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
. O* P+ o3 r6 I& R3 K\" F        }( \2 C\" i, e& h 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
\" F3 G* Q1 V; {$ a    }3 ?9 e3 g* A$ N( E: z3 \2 ^! a 
 
5 ?! I, ~! s, e8 ^0 p5 ?7 x    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;: n- x. }( p% {& ~3 i2 j8 F 
 $ R3 D* T8 ?/ P9 F- { 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
' |+ k, n7 d( Z/ o$ y        for (j = 0; j < NEURON; j++)+ M: z\" s3 S: M! ~\" e 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;6 K8 @1 I3 v3 ^; Y 
 
: D8 i+ U* ^  T. ]    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
8 F; G) {  P, I# `6 H        for (j = 0; j < IN; j++) 
1 N5 W0 O- a4 J; q: v9 g5 |- e            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
- I; k% u$ W\" F& C7 L- m. Y/ _! M , n- Z2 Y- A( K# a 
      
. J# d\" D5 R) W  B     / Y) Q; I( _) r! ]; N$ |1 J 
}- a& N& K1 \; C' ^ 
 $ l: {4 k  W' x3 t; }) J 
double result(double d1, double d2)5 Z; H5 a8 T7 b2 b# r 
{ 
: k8 e; W* J/ M1 V( m/ B    int i, j;9 Z4 m\" g& f% x- p4 W/ I4 D! [ 
    double sum;\" S% q0 [/ n* ~. |* e$ m 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;! N$ A- S, v) M+ r8 X# L 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 u6 o% S1 _+ |6 V2 M# I 
 
6 u) M2 f, W0 i6 s    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
& @8 o6 m# ]/ ?    {\" l: @4 l\" d8 R. S! o\" d 
        sum = 0;          
* E* s- K, l; ~: ~/ v        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;' |# K+ a8 v1 g: t0 g  f 
        LbOut= Fx(sum); 
* ?/ J/ {: \: x2 ~    }3 W7 K4 L9 ]: ^' z! u, k: E) K 
 # M3 T* R& d  L\" I& k: Y 
    sum = 0; 
  F0 `9 B; N\" {5 r! O; `    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
9 ?$ D4 U, r3 Y( Z1 n9 P        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];) M: z# ?5 z& d$ ]/ k1 ~/ R 
     # m, l1 H8 v\" @0 u 
    LcOut[0] = Fx(sum);1 G% R' w# \, n 
     7 {7 `% P$ |' C) B6 m7 K0 S 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
8 ~8 H, f% l! `( v 0 K9 p6 |& Y: z 
 6 i) L$ g: @$ m5 @. { 
} 
. I# |; J5 ^! n\" u9 k( wvoid train() 
3 W; k, n$ [- [& l  N{9 I: e\" h0 x6 U\" k6 g$ p) Q 
    int i, j, no = 0; 
( u% v5 ?5 {: W4 D  ^    double e = 0; 
3 ~7 Q' f) b3 |4 k% C0 ~+ X\" G& R! ?    do{3 _, q0 \8 m* m! ~  w 
        e = 0;0 @) v2 |1 W9 l+ P( M1 W 
        for (i = 0; i < DATA; i++) 
  i# e1 u/ m\" N4 D8 q* W) [        {\" F1 A; e* i% r! ^4 \ 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
, A% n- g- d4 K) f+ T# h            backUp(i);0 G3 R6 H2 P0 ~1 k 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
3 }! J6 K' r, X; y7 M2 u/ Q- \        }2 p3 A2 \! U\" ~& \3 u8 K 
         ! f! N' W; Y# T, a 
        cout << no << " " << e << endl;1 Y- ?/ v0 L$ }* v 
        no++;$ ?0 L. O3 b7 R 
    } while (no < 1000);0 f0 \, ~; ?\" v* B( ?) j 
 7 e- K) V3 n& ~+ i 
 
5 E4 F! `$ c7 `) L}# j% v2 N) ~; e8 j 
 
  r0 l- V9 t7 ?5 Evoid  main(int argc, char const *argv[])% j% A+ e9 Y\" Y; J: _4 N 
{  T/ h& e' X$ d. X8 m 
      
  B0 M9 j- ~: ]    setSample();  S# P* P; i4 P, K) R$ L 
    initNet();7 V$ d/ {. p- G 
    train(); 
* O: I1 @# x' B* s# f    double a, b;* |, L) G/ e2 ^% s 
    while (1) 
* Y5 x5 H4 ^( Q2 m, a, P    { 
. h0 ]' X. o5 d        cout << "print two numbers" << endl; 
) j9 J! x3 D% i& O        cin >> a >> b;\" U7 y4 f. V# r 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
1 {\" W! X, n, Q7 U; P    } 
) K3 M4 m; |2 a      
+ L  y7 g+ |. U  @: I! ]2 E      
: k7 k- a0 w5 z}

3 V* T c8 L( [4 q% p# S- k1 ^ D. h+ ~! ~1 c( z: v* w

zan