[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>
8 v! | U6 d8 t; ?7 B0 }% m' k1 U- F#include <time.h>6 |! D* m8 l' X# N& B
#include <math.h>
: L& s( f& g% |' O7 Y#include <stdlib.h>
8 W/ ]& s% l' c\" {- B& K#include <iostream>1 C: M' G5 ~1 l! B7 W5 ?
using namespace std; [+ s$ S: U\" L* V9 M7 s
#define DATA 8002 q\" x4 T G* {) K+ l- V
#define IN 2
, _& G+ N1 b\" h. Y#define OUT 1' u1 T v7 r\" C6 ?1 y r/ f( x
#define NEURON 45, P0 K- X7 i0 L& a
#define TRAINC 200001 H$ o/ w Y8 u# Z' T' a
# D/ T# t8 F7 d. m1 }$ p' M
double Fx(double x)) U5 D4 `& P( |\" U% N% f) `+ a6 ^
{7 J& ~0 R/ h6 x' h! W
return 1 / (1 + exp(-1 * x));, v6 k$ a3 }( \, d3 B) v
}
( I' U& q9 ]) E+ J$ W% j! e//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
. [. s' O4 c! A! z8 H$ T//样本输入
2 h* F8 V$ [9 `9 L X) h/ l8 udouble La[DATA][IN];
. P! j7 Y7 b1 l$ y! i$ R$ _& X//样本输出0 q) J+ k z: C0 S
double Lc[DATA][OUT];6 b! j- X; j1 R2 p
//La->Lb权重) H0 `4 f3 P( S- ^- m% j0 r$ v$ f
double Wab[NEURON][IN];$ E! b& e5 y. l3 Z J* b' q
//Lb->Lc权重6 ?+ ?4 ^2 w3 b* {% A$ ?+ l- j
double Wbc[OUT][NEURON];, N. N9 j3 |5 x
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...- C8 j3 `% {( r
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];7 r/ _4 c# ?' r
0 w, L' v4 a( d9 B; o. P$ L//Lb层输出
# H. i j3 j* \ L6 l; Jdouble LbOut[NEURON];. h! w( N* l( \9 E/ D4 }6 w
//Lc层输出
2 v$ a( K. F\" ?5 qdouble LcOut[OUT];+ P! i8 _+ u( Z( i& ?\" t4 R- O
: h5 z/ [4 s, |2 S. b; V- s
//Lc层单元的一般化误差' u0 } |8 A) q
double Dc[OUT];
& X& |3 J1 i+ Y7 ^//Lb层单元的一般化误差
9 h0 Q0 @1 t8 q, B: {7 B\" S; Gdouble Db[NEURON];
1 }3 u: W0 V& X & w6 M2 | l# N
//设置样本数据& o. ~ f- c6 ?4 [0 T/ f
void setSample()
, |1 M8 W% x n( d2 y{
+ x2 R0 ~* g- ^( D3 M& L* ] srand((unsigned)time(NULL));. m f9 t+ v4 A- T% x
int i, j;
# u( g6 K Z- e for (i = 0; i < DATA; i++), B: C$ G! f# T9 [
{
5 r4 h8 c6 e% n; ]$ l for (j = 0; j < IN; j++)* p+ N9 t& T; v
{1 q# B0 Z, _; D: w. f. B
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;& o+ @3 ]9 b1 X8 s) y! q) v+ T) J
}3 [\" L* T; M3 i( v8 D1 T( Z
$ Q: W' d! J0 t, \4 }
for (j = 0; j < OUT; j++)
\" F, x+ b L5 Q Lc[j] = La[0] + La[1];\" S8 C; U$ x. _
}
$ g l9 G. K8 o& j% g}. O; s v\" V q! n4 r$ ^8 v# R2 M
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）9 @. u3 V5 F# P, Y8 B; ], }
void initNet()) ^7 X& t: A4 a
{
7 `4 U% ^5 @7 a9 b6 N: _! V srand((unsigned)time(NULL));
4 |+ N0 }( B6 ~! w\" q //两部分的权值设置随机值【-1,1】
b6 f) Q! f& `; z7 R int i, j;6 F& x8 g5 o4 [, }+ c
for (i = 0; i < NEURON; i++)- K E; {1 t; v& n/ r$ Y. t% Z
for (j = 0; j < IN; j++) @, B! h( d0 g- E( g
{1 W$ ]3 W4 \( [/ O4 @
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
\" |6 [/ R% ^, P1 E8 g% `' n$ i6 P8 b Wab[j] /= 20;
) n9 C1 M0 `: ]5 Z9 E+ Z F }- H, y I) Y\" _& k\" L3 O
4 A5 l( ~$ b9 m
for (i = 0; i < OUT; i++), O. ^ q/ Y- G$ V+ g
for (j = 0; j < NEURON; j++)
0 }. E\" r5 C9 R; M+ Y {
( z; R* h! G8 _\" Y+ ^ Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ ~$ t6 |' l8 K+ k4 [( H
Wbc[j] /= 20;0 ~( ~& \ L0 H$ l\" o1 r8 J) h
}; M/ @( q9 [+ o/ g) C! ], t
s! L8 z; P+ U; Q6 B- H2 T0 i* ]; g
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化, H3 y6 S5 A' {1 n0 v7 Q
for (i = 0; i < IN; i++)
0 F8 i. ~\" p, j3 ?) D1 n- }/ f {
/ B: G9 @) K4 T \" Z, v* d) W+ y+ f b& {% ?
MinIn = MaxIn = La[0];
% j9 O* X9 j' [9 K; A4 } for (j = 0; j < DATA; j++)2 I# r: `$ I: Y, W
{
' ?3 j+ w1 ]% m2 p! z- } if (MinIn > La[j])
! q# i1 x2 E. ` \) R1 @ MinIn = La[j];
7 [; ~4 L& ?6 j) e: D( Z P; E if (MaxIn < La[j])
9 e/ p7 v$ e8 [8 u% b ^' t: R MaxIn = La[j];
* E, S, d7 k; B C9 B1 i. H }
/ k) Z U+ z, u; z$ E, r ~ b! O5 Z4 J1 I, X4 s1 I8 _) M
6 f& @$ l4 M+ {/ `
}/ ~/ b* M2 n* ?/ p0 S6 Q2 @
! {4 m- f: F1 _* n1 g
for (i = 0; i < OUT; i++)& u2 n, ? {. s8 U3 j# x( D
{' B$ \# d, M R0 _) a! K/ V
9 Y0 |( F T( s/ K
MinOut = MaxOut = Lc[0];9 G. m4 W0 p) S- n( L
for (j = 0; j < DATA; j++)( H; T1 T9 b) z& ^* O5 |
{
* t- _. z' v' ^ if (MinOut > Lc[j])
# N& j\" }4 Y: A% E. F MinOut = Lc[j];2 f* F# m+ W6 f$ g
if (MaxOut < Lc[j])
# @( M: S) M\" Y1 O; ^% F2 K\" G MaxOut = Lc[j];
2 R, n a( B# f3 A, ?. S9 N* ~ }) d9 R$ c9 w8 A+ J+ a/ L8 n
' t\" [$ G* e1 m! B! K( F }* U; b/ e% {* @! [4 j8 {9 v# }
6 [# h5 ^/ z$ d* ]7 b //归一化
* ?) {5 s' h5 B- ~3 G5 |8 w for (i = 0; i < IN; i++)+ ~) ]& e& r, H0 K9 D0 `/ H
for (j = 0; j < DATA; j++)0 c0 N) \$ {\" i/ p
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
: @* B0 v9 l' I v0 P2 _& C. C
7 s+ C v K& E 1 h4 L) u3 S, W2 V( E9 W
for (i = 0; i < OUT; i++)
5 y' f# L; D% |\" @8 W for (j = 0; j < DATA; j++)
' V. k5 D) P ?5 e& j3 a9 t$ e9 S Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
9 s. S& ]! B\" ?, O. M# R$ N+ ? ) y( O' i9 g7 y# Z& h ]* w# W
# R4 O% [/ L) p( W % x g+ P a3 F3 x. w# a
}\" w% e4 J8 ~ O
void getActiveVal(int dataIndex)8 M8 E1 T$ P- X
{
& ^5 D9 K Q( D) n int i, j;
) Z, c! _8 j- t: D double sum;; U w9 V: x. t) C# f
for (i = 0; i < NEURON; i++)
' b) L% ]7 y4 |( K# \/ N {$ M% V3 ?. w) O' v\" o- W4 X+ y7 X+ ~0 d7 ^! ^
sum = 0;
( C' D9 P7 c0 X5 Q! f for (j = 0; j < IN; j++). j3 ?- M; Z6 m& \9 P
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];. C8 S V1 M8 I! K. |
\" w$ A% J! L% |
LbOut = Fx(sum);
; j- S. d ^2 N+ n' N6 Z Q
. Q3 ]1 M7 M& @1 v b }
4 N, q! V& @8 x# c % f' q' E, `\" i- e) z/ F7 Z' h
for (i = 0; i < OUT; i++)\" i/ q% Q0 J4 V8 {1 o$ g
{ q/ _4 x( [9 `' P4 V( N7 e
sum = 0;
, Z$ U& P6 f5 o for (j = 0; j < NEURON; j++)+ _4 O0 a6 _1 M: l* A% l
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
. l$ u\" o+ {1 n J/ B
) L3 E% y# }% x) U LcOut = Fx(sum);
6 t4 x; E; T+ s\" j9 g2 F% r+ p }' }2 M3 m- ^6 _# ?- O
}
' m3 L; F2 s( D) Avoid backUp(int dataIndex)
$ M$ Q: }) q$ m. `8 K8 `{
1 k* Z/ t+ q% ~) c; i$ p7 S int i, j;
# P/ @ M5 L/ Q2 G& j double sum = 0;
; f/ M* M& x$ A9 I# Q9 A) Y/ J) [ //Lc层单元的一般化误差
* H5 {5 O& I8 [\" X' K9 L3 [ for (i = 0; i < OUT; i++)8 ]4 s3 }4 M/ S2 _
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);8 A0 `) S! R9 j' s
+ A2 z5 ?! ~1 d2 l, o9 f, T1 l3 L //Lb层单元的一般化误差
4 a8 U5 H- E\" j/ ` for (i = 0; i < NEURON; i++)0 l T8 K2 I. P/ s. Z
{
1 t: B7 b% L$ P, o' l1 E! {2 b' u sum = 0;5 D! q/ }\" J. l q\" `( B
for (j = 0; j < OUT; j++)2 U2 c9 V& o1 s, b% j( p
{3 a- P. D# E' G2 v( a+ n+ R
sum += Wbc[j] * Dc[j];
F, o! r k% e }
2 Y$ ?\" V* A& }' A, m Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
; M/ @7 @/ Y p/ _6 G }0 u- d2 P3 t4 ]$ Z
' r$ J) _) `7 |1 F6 @/ M double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
$ v1 J8 {8 _( [ D
+ M2 f3 s; I- t8 g% A; V) \4 ? for (i = 0; i < OUT; i++)2 B* k. c\" `2 Y
for (j = 0; j < NEURON; j++)
+ [8 \\" o* j0 p8 | Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
2 Q6 ~: L) e* r& O; p) n
% K6 \2 I6 ^* n$ [9 ]9 t1 O for (i = 0; i < NEURON; i++)
3 H3 K) i( N! A9 [1 @2 M& }/ ] for (j = 0; j < IN; j++)' Q2 d7 _1 t8 K' K7 N! W
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];( W6 r; }* r* N
# E6 M. b9 Z* ]! X) i, V ! q, D# N+ o1 c6 e
* Q\" T( K- I) c4 k7 ~2 b
}
9 p: ?. @+ L# P. ^/ F
! w5 t. H' g( G* s. \9 g. J$ ^double result(double d1, double d2)\" ~0 B3 U5 u2 S/ g U
{
6 m7 i6 J G) s0 ?2 w* F% s9 ~7 | int i, j;/ o ]3 R g, L% o' m+ M X9 @, o, X3 p
double sum;! Z8 r0 n- w$ n5 h4 @ t& J N
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;$ h9 |& i9 [) C' W% @- r
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);. t7 y( k7 \1 f4 e: n
3 V6 }+ [6 v8 x0 h' l
for (i = 0; i < NEURON; i++)
3 Q1 f- h6 u3 t5 e2 z3 j4 w( `& { {/ }! Y) [& j' {7 Z
sum = 0; $ ?+ G2 @3 R# ?+ H0 o2 c
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
$ H( |( M! r9 ?7 z8 h LbOut= Fx(sum);6 h- }* @2 x! R3 n
}0 U: D& m2 t% ~: k/ ]4 J
* \ H; g/ B) A\" w; v sum = 0;: B a+ Y8 Z9 ]# X9 Z
for (j = 0; j < NEURON; j++)
9 Z( N g5 E3 F5 j/ a$ V' m: Z sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
( e/ V; i6 X8 ]& W5 ?% f ; i& x) k2 _& [* j' D i5 }* s
LcOut[0] = Fx(sum);\" ?! O6 K% M0 m; {5 R
\" m( u0 K. K, C7 B/ V# b return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;; _- g! `+ l5 m; v8 Z
9 `( ]8 a: I\" n' I3 p4 l$ p
8 f/ K! L\" H$ I) h( D}
/ m7 ^0 b# k# G- Y9 v3 b7 g/ r; Cvoid train() ]* K% }! ?. r/ G2 C# b0 e
{
( X6 `7 a- g# u: e' L+ m int i, j, no = 0;
, { z9 S. {0 N4 }0 @/ B( W0 u double e = 0;. r) Q7 a( ?8 g1 v# q+ Y\" L9 t- C
do{: @9 l- I8 P! o1 ^2 m( K
e = 0;
9 q- J- ^, {0 S9 q* _- N7 E for (i = 0; i < DATA; i++)
( u% n$ p0 _0 C: G; A {8 `+ t5 u' [, ^: ^1 N$ N\" o
getActiveVal(i);
2 V, V$ I. R2 g. P1 z# d8 B! H backUp(i);& x6 U+ U2 P! j. V- R; C% G* E
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
& C L( H! a1 f. A2 W% Q }
2 \9 t' L. u: U$ J+ C ! F, _% s$ r% N: b+ v
cout << no << " " << e << endl;
F) a' M9 F( n2 J no++;
3 c& `+ x- m C! a } while (no < 1000);
! M1 _- u& b* ~% k* r2 m$ n* Q
5 E- D5 `\" W- `7 Q* e5 d6 E$ A 1 l. o$ S# `3 s! M7 i/ R
}3 n4 z8 _/ k. g* f3 K
# i1 P4 C) m2 g9 d
void main(int argc, char const *argv[])
Q6 }3 Q# o* f% m1 z# }( e{' z. }0 d% F5 c( O! w) {
0 k% z. F, e% g/ Q9 G setSample();
* b) u! Y ^# M I4 ^4 t5 U& } initNet();. Q7 S1 i# Z1 r6 }1 H$ m1 Z
train();; _( R2 m! t4 P
double a, b;
+ {, E) l( r/ e1 s while (1)0 {% E# W9 n$ \0 O
{
2 g) m7 h5 y, u U) o# u( d cout << "print two numbers" << endl;
( ]2 B8 D6 |* p\" D cin >> a >> b;
( j' G$ P( |, ^, ?, K$ @3 l9 C cout << "result:" << result(a, b) << endl;
: w- @\" D1 H) C5 J9 y+ S9 Y }
. H2 W: ~; x8 F' j 8 A2 a4 j/ S8 G+ T5 V7 v
. V7 A* E* D; l* k* v, _) A9 z) K}

#include <stdio.h> 
8 v! |  U6 d8 t; ?7 B0 }% m' k1 U- F#include <time.h>6 |! D* m8 l' X# N& B 
#include <math.h> 
: L& s( f& g% |' O7 Y#include <stdlib.h> 
8 W/ ]& s% l' c\" {- B& K#include <iostream>1 C: M' G5 ~1 l! B7 W5 ? 
using namespace std;  [+ s$ S: U\" L* V9 M7 s 
#define DATA  8002 q\" x4 T  G* {) K+ l- V 
#define IN 2 
, _& G+ N1 b\" h. Y#define OUT 1' u1 T  v7 r\" C6 ?1 y  r/ f( x 
#define NEURON 45, P0 K- X7 i0 L& a 
#define TRAINC 200001 H$ o/ w  Y8 u# Z' T' a 
 # D/ T# t8 F7 d. m1 }$ p' M 
double Fx(double x)) U5 D4 `& P( |\" U% N% f) `+ a6 ^ 
{7 J& ~0 R/ h6 x' h! W 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));, v6 k$ a3 }( \, d3 B) v 
} 
( I' U& q9 ]) E+ J$ W% j! e//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
. [. s' O4 c! A! z8 H$ T//样本输入 
2 h* F8 V$ [9 `9 L  X) h/ l8 udouble La[DATA][IN]; 
. P! j7 Y7 b1 l$ y! i$ R$ _& X//样本输出0 q) J+ k  z: C0 S 
double Lc[DATA][OUT];6 b! j- X; j1 R2 p 
//La->Lb权重) H0 `4 f3 P( S- ^- m% j0 r$ v$ f 
double Wab[NEURON][IN];$ E! b& e5 y. l3 Z  J* b' q 
//Lb->Lc权重6 ?+ ?4 ^2 w3 b* {% A$ ?+ l- j 
double Wbc[OUT][NEURON];, N. N9 j3 |5 x 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...- C8 j3 `% {( r 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];7 r/ _4 c# ?' r 
 
0 w, L' v4 a( d9 B; o. P$ L//Lb层输出 
# H. i  j3 j* \  L6 l; Jdouble LbOut[NEURON];. h! w( N* l( \9 E/ D4 }6 w 
//Lc层输出 
2 v$ a( K. F\" ?5 qdouble LcOut[OUT];+ P! i8 _+ u( Z( i& ?\" t4 R- O 
 : h5 z/ [4 s, |2 S. b; V- s 
//Lc层单元的一般化误差' u0 }  |8 A) q 
double Dc[OUT]; 
& X& |3 J1 i+ Y7 ^//Lb层单元的一般化误差 
9 h0 Q0 @1 t8 q, B: {7 B\" S; Gdouble Db[NEURON]; 
1 }3 u: W0 V& X & w6 M2 |  l# N 
//设置样本数据& o. ~  f- c6 ?4 [0 T/ f 
void setSample() 
, |1 M8 W% x  n( d2 y{ 
+ x2 R0 ~* g- ^( D3 M& L* ]    srand((unsigned)time(NULL));. m  f9 t+ v4 A- T% x 
    int i, j; 
# u( g6 K  Z- e    for (i = 0; i < DATA; i++), B: C$ G! f# T9 [ 
    { 
5 r4 h8 c6 e% n; ]$ l        for (j = 0; j < IN; j++)* p+ N9 t& T; v 
        {1 q# B0 Z, _; D: w. f. B 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;& o+ @3 ]9 b1 X8 s) y! q) v+ T) J 
        }3 [\" L* T; M3 i( v8 D1 T( Z 
 $ Q: W' d! J0 t, \4 } 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
\" F, x+ b  L5 Q            Lc[j] = La[0] + La[1];\" S8 C; U$ x. _ 
    } 
$ g  l9 G. K8 o& j% g}. O; s  v\" V  q! n4 r$ ^8 v# R2 M 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）9 @. u3 V5 F# P, Y8 B; ], } 
void initNet()) ^7 X& t: A4 a 
{ 
7 `4 U% ^5 @7 a9 b6 N: _! V    srand((unsigned)time(NULL)); 
4 |+ N0 }( B6 ~! w\" q    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
  b6 f) Q! f& `; z7 R    int i, j;6 F& x8 g5 o4 [, }+ c 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)- K  E; {1 t; v& n/ r$ Y. t% Z 
        for (j = 0; j < IN; j++)  @, B! h( d0 g- E( g 
        {1 W$ ]3 W4 \( [/ O4 @ 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
\" |6 [/ R% ^, P1 E8 g% `' n$ i6 P8 b            Wab[j] /= 20; 
) n9 C1 M0 `: ]5 Z9 E+ Z  F        }- H, y  I) Y\" _& k\" L3 O 
 4 A5 l( ~$ b9 m 
    for (i = 0; i < OUT; i++), O. ^  q/ Y- G$ V+ g 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
0 }. E\" r5 C9 R; M+ Y        { 
( z; R* h! G8 _\" Y+ ^            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ ~$ t6 |' l8 K+ k4 [( H 
            Wbc[j] /= 20;0 ~( ~& \  L0 H$ l\" o1 r8 J) h 
        }; M/ @( q9 [+ o/ g) C! ], t 
       s! L8 z; P+ U; Q6 B- H2 T0 i* ]; g 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化, H3 y6 S5 A' {1 n0 v7 Q 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
0 F8 i. ~\" p, j3 ?) D1 n- }/ f    { 
/ B: G9 @) K4 T         \" Z, v* d) W+ y+ f  b& {% ? 
        MinIn = MaxIn = La[0]; 
% j9 O* X9 j' [9 K; A4 }        for (j = 0; j < DATA; j++)2 I# r: `$ I: Y, W 
        { 
' ?3 j+ w1 ]% m2 p! z- }            if (MinIn > La[j]) 
! q# i1 x2 E. `  \) R1 @                MinIn = La[j]; 
7 [; ~4 L& ?6 j) e: D( Z  P; E            if (MaxIn < La[j]) 
9 e/ p7 v$ e8 [8 u% b  ^' t: R                MaxIn = La[j]; 
* E, S, d7 k; B  C9 B1 i. H        } 
/ k) Z  U+ z, u; z$ E, r       ~  b! O5 Z4 J1 I, X4 s1 I8 _) M 
         6 f& @$ l4 M+ {/ ` 
    }/ ~/ b* M2 n* ?/ p0 S6 Q2 @ 
 ! {4 m- f: F1 _* n1 g 
    for (i = 0; i < OUT; i++)& u2 n, ?  {. s8 U3 j# x( D 
    {' B$ \# d, M  R0 _) a! K/ V 
         9 Y0 |( F  T( s/ K 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];9 G. m4 W0 p) S- n( L 
        for (j = 0; j < DATA; j++)( H; T1 T9 b) z& ^* O5 | 
        { 
* t- _. z' v' ^            if (MinOut > Lc[j]) 
# N& j\" }4 Y: A% E. F                MinOut = Lc[j];2 f* F# m+ W6 f$ g 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
# @( M: S) M\" Y1 O; ^% F2 K\" G                MaxOut = Lc[j]; 
2 R, n  a( B# f3 A, ?. S9 N* ~        }) d9 R$ c9 w8 A+ J+ a/ L8 n 
 
' t\" [$ G* e1 m! B! K( F    }* U; b/ e% {* @! [4 j8 {9 v# } 
 
6 [# h5 ^/ z$ d* ]7 b    //归一化 
* ?) {5 s' h5 B- ~3 G5 |8 w    for (i = 0; i < IN; i++)+ ~) ]& e& r, H0 K9 D0 `/ H 
        for (j = 0; j < DATA; j++)0 c0 N) \$ {\" i/ p 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
: @* B0 v9 l' I  v0 P2 _& C. C             
7 s+ C  v  K& E 1 h4 L) u3 S, W2 V( E9 W 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 y' f# L; D% |\" @8 W        for (j = 0; j < DATA; j++) 
' V. k5 D) P  ?5 e& j3 a9 t$ e9 S            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
9 s. S& ]! B\" ?, O. M# R$ N+ ?         ) y( O' i9 g7 y# Z& h  ]* w# W 
             
# R4 O% [/ L) p( W % x  g+ P  a3 F3 x. w# a 
}\" w% e4 J8 ~  O 
void getActiveVal(int dataIndex)8 M8 E1 T$ P- X 
{ 
& ^5 D9 K  Q( D) n    int i, j; 
) Z, c! _8 j- t: D    double sum;; U  w9 V: x. t) C# f 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
' b) L% ]7 y4 |( K# \/ N    {$ M% V3 ?. w) O' v\" o- W4 X+ y7 X+ ~0 d7 ^! ^ 
        sum = 0; 
( C' D9 P7 c0 X5 Q! f        for (j = 0; j < IN; j++). j3 ?- M; Z6 m& \9 P 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];. C8 S  V1 M8 I! K. | 
         \" w$ A% J! L% | 
        LbOut = Fx(sum); 
; j- S. d  ^2 N+ n' N6 Z  Q 
. Q3 ]1 M7 M& @1 v  b    } 
4 N, q! V& @8 x# c % f' q' E, `\" i- e) z/ F7 Z' h 
    for (i = 0; i < OUT; i++)\" i/ q% Q0 J4 V8 {1 o$ g 
    {  q/ _4 x( [9 `' P4 V( N7 e 
        sum = 0; 
, Z$ U& P6 f5 o        for (j = 0; j < NEURON; j++)+ _4 O0 a6 _1 M: l* A% l 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
. l$ u\" o+ {1 n  J/ B          
) L3 E% y# }% x) U        LcOut = Fx(sum); 
6 t4 x; E; T+ s\" j9 g2 F% r+ p    }' }2 M3 m- ^6 _# ?- O 
} 
' m3 L; F2 s( D) Avoid backUp(int dataIndex) 
$ M$ Q: }) q$ m. `8 K8 `{ 
1 k* Z/ t+ q% ~) c; i$ p7 S    int i, j; 
# P/ @  M5 L/ Q2 G& j    double sum = 0; 
; f/ M* M& x$ A9 I# Q9 A) Y/ J) [    //Lc层单元的一般化误差 
* H5 {5 O& I8 [\" X' K9 L3 [    for (i = 0; i < OUT; i++)8 ]4 s3 }4 M/ S2 _ 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);8 A0 `) S! R9 j' s 
 
+ A2 z5 ?! ~1 d2 l, o9 f, T1 l3 L    //Lb层单元的一般化误差 
4 a8 U5 H- E\" j/ `    for (i = 0; i < NEURON; i++)0 l  T8 K2 I. P/ s. Z 
    { 
1 t: B7 b% L$ P, o' l1 E! {2 b' u        sum = 0;5 D! q/ }\" J. l  q\" `( B 
        for (j = 0; j < OUT; j++)2 U2 c9 V& o1 s, b% j( p 
        {3 a- P. D# E' G2 v( a+ n+ R 
            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
  F, o! r  k% e        } 
2 Y$ ?\" V* A& }' A, m        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
; M/ @7 @/ Y  p/ _6 G    }0 u- d2 P3 t4 ]$ Z 
 
' r$ J) _) `7 |1 F6 @/ M    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
$ v1 J8 {8 _( [  D 
+ M2 f3 s; I- t8 g% A; V) \4 ?    for (i = 0; i < OUT; i++)2 B* k. c\" `2 Y 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
+ [8 \\" o* j0 p8 |            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
2 Q6 ~: L) e* r& O; p) n 
% K6 \2 I6 ^* n$ [9 ]9 t1 O    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
3 H3 K) i( N! A9 [1 @2 M& }/ ]        for (j = 0; j < IN; j++)' Q2 d7 _1 t8 K' K7 N! W 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];( W6 r; }* r* N 
 
# E6 M. b9 Z* ]! X) i, V     ! q, D# N+ o1 c6 e 
     * Q\" T( K- I) c4 k7 ~2 b 
} 
9 p: ?. @+ L# P. ^/ F 
! w5 t. H' g( G* s. \9 g. J$ ^double result(double d1, double d2)\" ~0 B3 U5 u2 S/ g  U 
{ 
6 m7 i6 J  G) s0 ?2 w* F% s9 ~7 |    int i, j;/ o  ]3 R  g, L% o' m+ M  X9 @, o, X3 p 
    double sum;! Z8 r0 n- w$ n5 h4 @  t& J  N 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;$ h9 |& i9 [) C' W% @- r 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);. t7 y( k7 \1 f4 e: n 
 3 V6 }+ [6 v8 x0 h' l 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
3 Q1 f- h6 u3 t5 e2 z3 j4 w( `& {    {/ }! Y) [& j' {7 Z 
        sum = 0;         $ ?+ G2 @3 R# ?+ H0 o2 c 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
$ H( |( M! r9 ?7 z8 h        LbOut= Fx(sum);6 h- }* @2 x! R3 n 
    }0 U: D& m2 t% ~: k/ ]4 J 
 
* \  H; g/ B) A\" w; v    sum = 0;: B  a+ Y8 Z9 ]# X9 Z 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
9 Z( N  g5 E3 F5 j/ a$ V' m: Z        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
( e/ V; i6 X8 ]& W5 ?% f     ; i& x) k2 _& [* j' D  i5 }* s 
    LcOut[0] = Fx(sum);\" ?! O6 K% M0 m; {5 R 
      
\" m( u0 K. K, C7 B/ V# b    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;; _- g! `+ l5 m; v8 Z 
 9 `( ]8 a: I\" n' I3 p4 l$ p 
 
8 f/ K! L\" H$ I) h( D} 
/ m7 ^0 b# k# G- Y9 v3 b7 g/ r; Cvoid train()  ]* K% }! ?. r/ G2 C# b0 e 
{ 
( X6 `7 a- g# u: e' L+ m    int i, j, no = 0; 
, {  z9 S. {0 N4 }0 @/ B( W0 u    double e = 0;. r) Q7 a( ?8 g1 v# q+ Y\" L9 t- C 
    do{: @9 l- I8 P! o1 ^2 m( K 
        e = 0; 
9 q- J- ^, {0 S9 q* _- N7 E        for (i = 0; i < DATA; i++) 
( u% n$ p0 _0 C: G; A        {8 `+ t5 u' [, ^: ^1 N$ N\" o 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
2 V, V$ I. R2 g. P1 z# d8 B! H            backUp(i);& x6 U+ U2 P! j. V- R; C% G* E 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
& C  L( H! a1 f. A2 W% Q        } 
2 \9 t' L. u: U$ J+ C         ! F, _% s$ r% N: b+ v 
        cout << no << " " << e << endl; 
  F) a' M9 F( n2 J        no++; 
3 c& `+ x- m  C! a    } while (no < 1000); 
! M1 _- u& b* ~% k* r2 m$ n* Q 
5 E- D5 `\" W- `7 Q* e5 d6 E$ A 1 l. o$ S# `3 s! M7 i/ R 
}3 n4 z8 _/ k. g* f3 K 
 # i1 P4 C) m2 g9 d 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
  Q6 }3 Q# o* f% m1 z# }( e{' z. }0 d% F5 c( O! w) { 
      
0 k% z. F, e% g/ Q9 G    setSample(); 
* b) u! Y  ^# M  I4 ^4 t5 U& }    initNet();. Q7 S1 i# Z1 r6 }1 H$ m1 Z 
    train();; _( R2 m! t4 P 
    double a, b; 
+ {, E) l( r/ e1 s    while (1)0 {% E# W9 n$ \0 O 
    { 
2 g) m7 h5 y, u  U) o# u( d        cout << "print two numbers" << endl; 
( ]2 B8 D6 |* p\" D        cin >> a >> b; 
( j' G$ P( |, ^, ?, K$ @3 l9 C        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
: w- @\" D1 H) C5 J9 y+ S9 Y    } 
. H2 W: ~; x8 F' j     8 A2 a4 j/ S8 G+ T5 V7 v 
      
. V7 A* E* D; l* k* v, _) A9 z) K}

2 n1 H$ W& c0 h2 S
1 e" t, y$ B4 _2 r0 V

zan