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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!2 b1 A; p; F% a. p
ps:不要吐槽语言。我知道这是c c++杂交体。 - #include <stdio.h>
- 7 O$ B+ X6 n9 W2 h#include <time.h>0 A3 R) ]& B( @ Q Z
- #include <math.h>
- ( \$ b4 H. u1 k7 x. q# h6 c9 t#include <stdlib.h>
- 9 s1 n6 \5 c2 G. [$ M0 Q#include <iostream>
- & B' P) a Y$ R# i+ ~; nusing namespace std;* Y, s6 H; t, q1 V
- #define DATA 800
- + }! p& a, d+ Q) G#define IN 2& @8 U% L c. y/ p4 @, _* p' R
- #define OUT 1, {* Q' }, \- \) w F2 D
- #define NEURON 45
- ; Z6 e& p/ k ]) s#define TRAINC 20000* D. o2 k+ T- D# F# T
- V Z, y* r# K: W# A' @& n3 u
- double Fx(double x)
- $ G0 l5 P% A( `9 y{0 t$ _0 |1 N5 r. ]. a2 p. a
- return 1 / (1 + exp(-1 * x));% }; i$ e4 H0 H! U: t5 x; s: t7 i
- }
- 7 w6 W1 R. a\" ^2 X//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层9 o) \' o9 K, A. ^- E
- //样本输入
- : r! }) p: d! l! p1 zdouble La[DATA][IN];. w% Q2 y. Y2 Q8 }9 X. H
- //样本输出
- : \8 R1 J, A: R& Ndouble Lc[DATA][OUT];
- * j4 D: n8 H) Z) @. s8 J\" U//La->Lb权重
- 6 k/ Q* E8 T+ y# v& N8 b- E H6 n( fdouble Wab[NEURON][IN];
- 7 T7 l; M$ P3 P( b! s//Lb->Lc权重
- ) s @$ \' |/ r2 O1 k5 E( H0 g; C- Ydouble Wbc[OUT][NEURON];
- ; M z2 U# e4 `: L X//样本输入每个向量的最小值,最大值;输出...\" U) p0 w8 P/ k. h3 M
- double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
- ' o4 G! r1 ^3 F. I! a, J& ?\" l: N
- 3 d8 d4 r5 K% {$ N//Lb层输出
- 6 `- g; i2 Y3 S0 i' W. Fdouble LbOut[NEURON];
- ; w) X2 b. n' ^ G* r5 x! C0 M b//Lc层输出
- : M% H( u; c' `' K) D( s1 Odouble LcOut[OUT];
- ( d2 K6 }7 a/ v' M# t$ N 7 @$ R# B8 s; i6 s
- //Lc层单元的一般化误差. B. V/ V* A' e\" b! W# E+ p% M$ a\" C
- double Dc[OUT];
- ' L; g/ f\" l\" m, M4 \//Lb层单元的一般化误差
- $ U+ z) A& G: r5 J: Y% U( Vdouble Db[NEURON];, Z% l3 t4 Q9 o% T
- 6 L5 f) ~1 M% H
- //设置样本数据. z3 E9 X! D; I3 L1 M+ E; d/ n
- void setSample()\" S$ |3 R2 i; S: O* J
- {! y9 g$ l1 x\" a3 Z) q
- srand((unsigned)time(NULL));1 Y* d% T8 o: j; ~& K) }
- int i, j;
- 7 |8 F! B2 l8 r- Z( f& k* p for (i = 0; i < DATA; i++)
- * F) A0 c# C! r6 A5 z2 D% a {\" x3 G4 B/ {# R2 f
- for (j = 0; j < IN; j++)
- * p/ Q# R\" |6 D$ V {
- \" }& N8 L4 l\" m La[j] = rand() % 1000 / 10.0;: c3 i& C, X% h* ?0 d! O$ |
- }% n8 f6 i# T% ]3 p\" Z- Z& w
-
- 1 Q6 Z, k( W! {5 k5 p8 G/ A8 H for (j = 0; j < OUT; j++)
- 2 h Y6 @) t4 t, _6 Q Lc[j] = La[0] + La[1];
- ; b* y5 M\" n; E! r& i }
- # h7 d: {8 x% k1 c& R6 A( d}5 D5 S; Z3 R7 g& Y
- //初始化BP网络:权重,阈值(隐含节点+输出节点)
- 1 F9 O& E3 z/ }$ [, T7 R3 \! mvoid initNet()
- ' y5 I/ j: m; O* o% w{
- , F2 I4 Y$ E* `5 E5 n+ L* k% U srand((unsigned)time(NULL));
- 1 Q+ q( t( @4 f& |+ G' Q% O ?' i //两部分的权值设置随机值【-1,1】
- 5 c\" \% l' `1 B k int i, j;/ i6 v- L, D' P I- `
- for (i = 0; i < NEURON; i++) E- S\" f\" m5 {6 i, d5 S
- for (j = 0; j < IN; j++)
- ' l! j1 W! c: N7 H {; `; H) ]0 J$ ]8 k* n
- Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;* ^) ]\" t3 ]\" \4 m2 l
- Wab[j] /= 20;; J. X2 F4 K+ g K: a/ ]
- }( |! j) |8 N+ S
-
- . k* I7 V* G\" R\" A for (i = 0; i < OUT; i++)6 \* `1 z! ?, X! I# e
- for (j = 0; j < NEURON; j++)! C2 K7 u0 _; q, y0 a\" k( Q
- {
- Y3 P# V6 S1 O& n Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
- 5 ]0 p% V* [. L$ u6 g Wbc[j] /= 20;
- 6 |4 c$ Z' {( [\" z: O5 F/ u }
- % e3 ~, S+ i9 ]% I
- * i0 H3 X2 O _# ~ f* v //找出每个向量最小最大值,并进行归一化! Z4 |9 g5 A; H9 ~5 g
- for (i = 0; i < IN; i++)0 N; |6 i8 S5 W! c: _* D( t: n
- {
- \" b' s\" p3 o7 Y7 ?! i: G
- 7 ?! q* q% f1 M& g5 R MinIn = MaxIn = La[0];. F0 F3 d6 p% _* j\" p9 J
- for (j = 0; j < DATA; j++): b* E4 [+ P/ `; k
- {! r: C0 i4 L, g
- if (MinIn > La[j])' X# y' b9 n/ N\" H ?
- MinIn = La[j];
- ! y* U% R0 `6 K4 C! y- F if (MaxIn < La[j])
- $ y. p/ j\" z; K% u MaxIn = La[j];
- ' z. B; |5 j& [\" R% u7 o7 g }
- % r f8 D. @$ J* Z4 x/ U 5 W& k4 Q @2 p7 c1 _/ {
- 1 U9 d% ]: u' `, Z2 A6 ^/ V
- }
- % j1 O9 ~9 y% b
- : l$ ^' b) c/ `6 ~5 [ for (i = 0; i < OUT; i++)
- 6 l: t9 G. B$ }/ G {
- # t, c8 Y- X5 a, i, A/ q
- 8 u3 i\" ?5 o\" C MinOut = MaxOut = Lc[0];
- 9 m+ q( z n- e, P for (j = 0; j < DATA; j++) j8 {1 C% D) c7 T8 l
- {) o1 J\" D7 b3 T
- if (MinOut > Lc[j])
- 4 K2 z: J5 g2 l MinOut = Lc[j];% F( o) N8 w/ k
- if (MaxOut < Lc[j])
- b, F1 x6 M& ]7 ]4 u; x7 V MaxOut = Lc[j];
- * |. l! z# \: W0 }. z: v- p }+ i! c( \# ?\" t* i7 v- K$ E1 a4 ]& F
- , f/ m f; q9 q b2 \' C: k, f
- }
- ( X$ m/ U$ T# Q' F' L7 k. H
- + w# R' Z+ x9 E- n8 G //归一化
- . A3 D( S0 ]) [# ? i' O for (i = 0; i < IN; i++)
- , t\" r- q, Y/ y* D' w% Q# n1 Y for (j = 0; j < DATA; j++)* P; \* p4 L( Z
- La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
- - l, K5 ?- r9 c2 B1 ^ p* ^
- , r' _: I9 S r, {
- ; ?/ |9 E, D5 ^9 ]3 _ for (i = 0; i < OUT; i++)
- ! x3 E( s. U5 B* w5 i* X2 I for (j = 0; j < DATA; j++)
- + w* n) x I\" `* |' N4 W Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);1 M+ h) C7 @3 V. D\" R6 ~/ {$ ~
- - y4 ]3 N- s2 _# o8 D* O
-
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- $ Q/ Y- M* q( W}
- : x4 q- V d; a* T% [void getActiveVal(int dataIndex)
- 5 H' v$ B& a7 Y! g{. U0 F: }0 c* o! J# a; N\" B, D! c
- int i, j;8 |3 J; h7 d }, Q8 S% ]
- double sum;5 F# W\" |3 K! S\" \* }' D1 m
- for (i = 0; i < NEURON; i++)8 E\" j% C9 @( b6 X0 p
- {
- k. \# G; ]4 t5 H n sum = 0;
- ; a% F4 A6 F6 {* G\" ?) Z for (j = 0; j < IN; j++)* y) Z$ H# o6 F- z* p0 K' s( n0 x9 P
- sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
- & s5 V/ S+ k, v6 ?1 b
- ! f/ K8 \3 i1 o# C* F3 @& q! h LbOut = Fx(sum);9 R% Y* Y# g) B5 l
-
- ; q$ y8 s* L' h; b4 f }# m2 L$ ?' E# v4 M
- ; S1 }- p! w8 R& h$ o) n$ Q
- for (i = 0; i < OUT; i++)
- / Z6 T8 y\" V' a# L# ^) | {, s) ^& Q6 h! E6 T/ p- G; D
- sum = 0;
- & P/ Q# E }; \+ q0 g for (j = 0; j < NEURON; j++)0 u# R( e* L1 z6 N; A+ Y1 @
- sum += Wbc[j] * LbOut[j];
- n# Q\" |& _. ^+ _8 O3 A 7 p0 m- `( Z' L9 f- E
- LcOut = Fx(sum);
- : a* V/ U/ ]4 O: }; N }, p3 \, }4 u' v7 O4 M2 E3 r2 o
- }
- 2 W. [+ L! {' y) Dvoid backUp(int dataIndex)
- ' J% E/ J\" j* C! m; d4 p9 W{
- ( u: r# q, g/ [ int i, j;1 N/ h% U' m* g g$ ~+ r
- double sum = 0;
- 7 i ^/ t; b F3 f, B7 H3 ]0 q //Lc层单元的一般化误差1 v7 m' b5 e' D) K
- for (i = 0; i < OUT; i++) j7 d\" X5 h2 u4 w9 v7 V
- Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
- - i, B. x\" R8 q6 u
- : i$ x _1 n$ t8 v* t //Lb层单元的一般化误差
- * c) x% I# q/ R* B# v7 s, { for (i = 0; i < NEURON; i++)
- 5 L4 m3 L\" f* d( _7 J, P3 e {
- ! C+ P1 B& U) X sum = 0;
- 9 L8 U& n1 n0 v$ U) E9 U for (j = 0; j < OUT; j++)1 I& i7 Z5 {* t! k3 F L
- {
- 7 }8 y5 M% I0 o7 {/ x! g1 y sum += Wbc[j] * Dc[j];
- 4 F/ q& ^8 r# l }0 B+ ?9 f ^# P\" e9 V
- Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
- ' a3 Z1 z# u/ `1 p2 F }
- 6 [7 Y3 l W& L5 o$ T: [ ; i% h9 Y3 j* K
- double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;9 w4 _6 O* a; ]/ _
-
- ) }. J0 D2 S. n5 V\" s/ P for (i = 0; i < OUT; i++)
- 2 K' L\" D2 g: X5 J& P5 |/ T$ y6 @ for (j = 0; j < NEURON; j++)% |& |) G. C+ [) e- e8 v& S
- Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;2 h5 q! J; O\" C$ b& s2 ~7 O( l
-
- 7 U4 v. x# f9 Y% o9 f for (i = 0; i < NEURON; i++)5 L9 J0 y$ K; | f/ N\" w% L
- for (j = 0; j < IN; j++)+ W; g% |: v. q5 F7 F/ `6 K' N
- Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
- 5 n6 |1 I& a F+ s' S2 _
- ) ~' [0 `2 K) m# E( A7 X& A . _* |4 W4 A7 _2 H; Q3 p
- 4 ^+ c- X0 i$ L7 Q( X/ }
- } Y j2 H, _% i- l) j9 P
- 8 d+ Q* B8 W. y
- double result(double d1, double d2)
- * \( V) S* O+ t0 Z{/ I2 ~$ y1 t! `6 u8 z0 E
- int i, j;& b6 ?! N5 F6 I! C: i\" _9 y
- double sum;
- $ G4 E/ ]. n W d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;. k! ^& P* M4 ?
- d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 n# r9 g9 J# x) L4 M0 P
-
- / W, N1 k8 `3 q7 }; M+ W) R7 ~4 ^ for (i = 0; i < NEURON; i++)4 v9 B! h2 q/ W: b
- {
- % e$ h0 ^! x- Z3 t. m* D) a sum = 0;
- % j; p8 N5 @; Q5 ^ sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;+ x+ | u' ?! j+ x2 [
- LbOut= Fx(sum);& V1 p( n% `, a4 A\" {
- }
- * R2 p% V n' Y1 G* v5 Z 6 {8 c* S' ]6 s
- sum = 0;, X0 G$ E1 N, Z
- for (j = 0; j < NEURON; j++)
- ) G! W2 [\" W3 L' `2 x sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];( \3 y, w- ~: j( c
-
- ?9 k& I/ N, U LcOut[0] = Fx(sum);
- 1 `( Q$ w2 f' ~
- ! J! U: W% I6 w) e! h9 R, R return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;8 ^, Q- K$ x9 T8 e! \2 p4 U) R
- / i5 K+ F4 t) _
- : O4 r5 Z* z5 S$ D
- }3 Z& H. d( K4 ^6 G
- void train()
- 3 @8 h/ A3 |9 D H{) |7 \$ i' ^0 I/ e! v
- int i, j, no = 0;
- 6 h) m% \( Y, E3 U( d q; w% K9 { double e = 0;9 j% A; \ m4 a/ D
- do{
- 7 H7 Y5 Z, \: h% N9 P3 o0 Y e = 0;1 F# L: G3 i- S* [1 y1 y0 P5 o3 c
- for (i = 0; i < DATA; i++): r& l4 w! U$ a: s; A c& s' P
- {
- f\" o# j+ L$ e5 b* B; ]7 l5 ?1 w getActiveVal(i); ; `( S6 j2 J5 r\" h. v0 d
- backUp(i);
- 8 c2 U, `( z$ l k e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);5 ^7 X1 S\" O$ V
- }
- & x\" O# f# M# x. m9 S( g7 Z
- 5 \: c0 V7 k4 S4 Q5 K cout << no << " " << e << endl;6 X( J1 f' F( P* e: w
- no++;
- ! i3 A& M7 K! ]& M1 a* {% P } while (no < 1000);3 O- h# e\" x( b5 ~* ~; A% X
-
- 0 u% \# s7 Z% Z . h1 z- W\" j1 ]0 b$ [
- }
- Y) ~$ T* A4 m# w8 a
- & H5 e1 J0 y7 e0 f* z) ]* p& evoid main(int argc, char const *argv[])
- ! D* E4 K( x- P$ r7 e) Z9 {6 b' F, y+ p{6 f$ u6 |( ^, D6 I/ Z' V8 X
- * x. H& I6 p; u+ Y7 f; k
- setSample();4 X8 D: c. z# }, W. C( S\" F2 E\" y
- initNet();# A4 H* G; M! {6 Z
- train();
- 0 x6 q' E8 x5 k. ?3 e$ a1 J4 T4 D- C$ ^ double a, b;# S4 R) m- P7 b* M9 _6 c\" c8 Z
- while (1)/ i! i8 R3 g3 E* W: a% z3 m+ K8 v
- {' t# R& N' E( A* p: O/ P
- cout << "print two numbers" << endl; w3 X0 G& G( \! P! F, x2 J
- cin >> a >> b;
- 5 A6 n( W1 Y$ A& o4 _9 l% Q$ v cout << "result:" << result(a, b) << endl;
- $ F% y. d& f( e7 B2 l: e }
- 8 R% r1 G+ ]+ ^( @3 P$ O2 a
- - |( T$ w1 w8 G1 |+ V! B4 ? ! P& x8 F; x, F5 Z/ }) \. b0 \ {3 ~
- }
; Y0 y$ N) z: ^8 u
1 L* I4 q$ t3 W( Y/ D) z |
zan
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