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[问题求助] c语言实现BP神经网络算法

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发表于 2015-4-24 18:21 |只看该作者 |倒序浏览
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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!; M' V4 r, b5 }7 N. J; I
ps:不要吐槽语言。我知道这是c c++杂交体。
  1. #include <stdio.h>' C% p# x$ K: X' h8 t
  2. #include <time.h>
  3.   \, ]\" }( z9 [& |4 @#include <math.h>
  4. : }\" \: t9 l8 |9 b. \#include <stdlib.h>
  5. 7 l. E. `: J% B  x6 R0 x4 S#include <iostream>
  6. ( N9 a0 V# Q' s2 m- r. _using namespace std;. ~3 u' e( y& D2 l3 X\" P  v/ Y0 B
  7. #define DATA  800, g8 I! o* M  ?3 N' u9 E
  8. #define IN 2
  9.   k6 h! n- u- r0 Y$ E#define OUT 1
  10. # J4 U/ }3 a0 i#define NEURON 45. X+ W3 U) D5 k, L: u/ a
  11. #define TRAINC 20000
  12. & d/ V9 u' v7 x: g; t& S+ m \" \+ @+ ]0 Q2 e
  13. double Fx(double x)0 r. h8 t; T% |- l* [- R
  14. {: p$ I4 Y$ I# E: J9 f$ n/ c
  15.     return 1 / (1 + exp(-1 * x));  H' ~+ {2 D1 q6 z) `7 G
  16. }& G  ?% i- l& y1 B% h
  17. //La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层) A# u4 I' @4 ]
  18. //样本输入
  19. / n& Y7 a1 p2 S# sdouble La[DATA][IN];7 m) F( Z/ C4 \+ _
  20. //样本输出+ z- P2 n1 u( y3 ]# n/ h/ u
  21. double Lc[DATA][OUT];* |5 U( K3 T2 F1 ?  @
  22. //La->Lb权重
  23. 6 J& M, b2 c' h( i7 d1 M8 wdouble Wab[NEURON][IN];
  24. & A- j0 r$ K4 e/ H/ o//Lb->Lc权重
  25. - ^* v3 ~, Z8 [1 |2 a9 ?double Wbc[OUT][NEURON];
  26. * ]* [- X' ^; U7 t//样本输入每个向量的最小值,最大值;输出...2 e* w2 ?7 q0 u! _- e5 `0 \6 r
  27. double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
  28. ( p6 p& T! j/ I. R+ U5 i + v8 X8 Q/ e4 l2 l* l2 d5 Y- f7 C
  29. //Lb层输出+ S3 a. U/ \7 `/ e# u; {
  30. double LbOut[NEURON];
  31.   h\" x7 G1 l( x# Q8 Q: }//Lc层输出
  32. ! o: n( ?/ W: Z. G3 p* {\" v# Jdouble LcOut[OUT];! u0 N! I/ a/ W) M5 j0 }0 ~
  33. 2 k8 X1 t2 Q, ?/ t
  34. //Lc层单元的一般化误差# v6 N4 M! a9 R) r' F
  35. double Dc[OUT];3 _( q8 C0 }2 ]3 q) n
  36. //Lb层单元的一般化误差  S0 w- R$ @( t8 L
  37. double Db[NEURON];
  38. % F0 Q# I( i2 D- Z5 X6 ?( z+ p4 L. x
  39. $ s( ?% T; A& N! N4 N7 M//设置样本数据7 F) e; f! I/ x\" j' {! a
  40. void setSample()5 W+ K' _( f! P2 n
  41. {; c$ \1 W! V. z( @& `
  42.     srand((unsigned)time(NULL));
  43. + q7 G& S: p; T$ Y& m    int i, j;% u; e& R1 j. w
  44.     for (i = 0; i < DATA; i++). Z' K+ q) z, [
  45.     {+ e+ q8 o\" U. L7 r2 t0 _
  46.         for (j = 0; j < IN; j++)/ `/ z* C\" M7 l& ~( _
  47.         {' C) ~  w/ t( s5 i
  48.             La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
  49. : j+ ~  ]8 G( P        }
  50. & I: l  z- j, L+ C0 o
  51. ! b+ h) \# v# H7 x- P) t2 y0 W        for (j = 0; j < OUT; j++)! _# K8 ~& d2 r, \' k\" ~8 T7 U9 b
  52.             Lc[j] = La[0] + La[1];
  53. 5 l# v5 Y9 w  h+ L' g( ?2 Z9 `    }: W5 O2 {& A# X% A
  54. }6 k) i, D' |# L, E& z$ B! r- Q9 z
  55. //初始化BP网络:权重,阈值(隐含节点+输出节点)/ ~! ^9 N0 z  U) k
  56. void initNet()/ X! v\" D4 t9 H0 j7 ~
  57. {
  58. - h2 y+ G( g* g0 o( ~+ h$ G\" ~/ O    srand((unsigned)time(NULL));
  59. & k' a( E7 C9 R( W    //两部分的权值设置随机值【-1,1】
  60. 0 J: q; J& W+ [4 b+ G' s6 }    int i, j;
  61. , z3 W! s4 l/ R+ s    for (i = 0; i < NEURON; i++)
  62. \" ~& y6 f3 P2 ?! }7 K  q) F. m        for (j = 0; j < IN; j++)9 H; l5 n3 M8 p2 t
  63.         {
  64. \" q  F- Q3 x' \- y) _# v1 y3 g            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
  65. 0 r& M  c% M( G! T( K            Wab[j] /= 20;
  66. $ R# r! i3 \) Q. ~7 Q        }
  67. 2 A# V) I8 g% V' v4 k
  68. + U1 `2 V5 Q\" C) ^. z. m  m3 x    for (i = 0; i < OUT; i++)
  69. / K6 d\" i8 Z8 z$ h\" U3 }        for (j = 0; j < NEURON; j++)
  70. - K* P: j+ z8 k2 y8 u, O        {# O, I- k( ~  i- B' m
  71.             Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
  72. ! z) R4 l3 y. c2 L% k; A! q            Wbc[j] /= 20;6 }9 e\" w% s$ Z, q
  73.         }
  74. , X7 G- V! F  p: R& i     8 B1 p9 a* C2 @  R' ?6 K( `! W
  75.     //找出每个向量最小最大值,并进行归一化
  76. ( m1 T/ S/ Y1 Z: D    for (i = 0; i < IN; i++)6 z  C3 a5 E* a0 s
  77.     {1 j0 F. K  I6 s. a- T  p: H5 W
  78.          
  79. 8 r$ C- C  z0 B) b: j        MinIn = MaxIn = La[0];
  80. 5 o5 z' d0 s+ Z        for (j = 0; j < DATA; j++)
  81. ! L2 e& L8 f% E2 F. _0 }7 x0 j        {0 R% s) ?- {: q6 @7 o; s9 D
  82.             if (MinIn > La[j]), y0 G8 O; F/ I; o, N
  83.                 MinIn = La[j];; Q( S: n: U' G# n1 M9 W9 F, y# v
  84.             if (MaxIn < La[j])2 ^* t' ]' c, P3 P( a1 U* ?# m# ?& U
  85.                 MaxIn = La[j];
  86. * @8 _5 p/ d3 K0 v* C3 k        }
  87. 0 N7 }' D8 h3 F1 Q# c) T     
  88. 6 [6 i' v; W1 G         
  89. ' v7 \+ v7 s) l\" S; y9 a% A    }
  90. 0 @1 M) [/ G  D/ y0 J: e6 N/ L4 s : X( s2 I& g0 h$ a; X
  91.     for (i = 0; i < OUT; i++)) M5 _6 m+ T0 R
  92.     {5 W* Q  \0 T, Z9 v) k  k, X& n2 z
  93.          5 t( B2 o% y\" x6 _1 n  |# Q
  94.         MinOut = MaxOut = Lc[0];* i  n' E( k9 Y* {) p/ M+ B4 h
  95.         for (j = 0; j < DATA; j++)! r0 f! x) ~0 O, a& J+ y
  96.         {
  97. ; x( y% f0 U* G: c3 R- H            if (MinOut > Lc[j])
  98. 3 w( E6 G* T2 K. w, w4 J9 k& Y                MinOut = Lc[j];
  99. , n\" N: K0 U8 c7 [+ W, ]            if (MaxOut < Lc[j])
  100. 5 g( D( M- Z+ @9 J, c5 f                MaxOut = Lc[j];
  101. 9 V2 }- d: H+ f: y5 V4 H        }( m  Y* B, A) ^

  102. 7 @6 E9 N! N$ W& |# C    }
  103. : V9 C0 @! S5 {9 ~7 k
  104. $ q# g! g% z+ K! S$ B: L6 o6 M) M- \    //归一化
  105. 8 [: `$ P$ V1 N7 [    for (i = 0; i < IN; i++)3 T3 v9 t! ~; L# B$ ?% b
  106.         for (j = 0; j < DATA; j++)
  107. 8 l( q5 D5 Z! E; F9 }            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
  108. ; `1 i! D- d/ z# k( @% r- _            
  109. 3 |9 R5 o# T% ?* d! v+ | 5 r! P* |* b+ v* z; y
  110.     for (i = 0; i < OUT; i++)
  111. ) G% P. X7 ?3 ~( O        for (j = 0; j < DATA; j++)
  112.   l; o/ J& X! o- `- P            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
  113. 3 m. {, I* x3 \# C$ M0 P, g         ' h( B5 \( ~: m1 T, a4 J
  114.             
  115. 3 V7 X6 C2 F+ X+ O- Y% \
  116. \" J: Y& a/ g6 f5 u& h}
  117.   I6 g' d  h5 n\" \1 ]2 |void getActiveVal(int dataIndex)
  118. . ?0 u- ^+ D- w; [; X; C5 E{
  119. * z. p5 m+ K2 h# n    int i, j;
  120. # k! g3 E+ G, K    double sum;0 t5 _+ W4 z3 r6 }* i9 J8 H
  121.     for (i = 0; i < NEURON; i++)9 c6 Q) q, m. X. T% ?
  122.     {' E9 Y. k: K! L# x# X9 J
  123.         sum = 0;: G  l3 w; a4 o9 N' X$ }8 P
  124.         for (j = 0; j < IN; j++)+ \2 A7 K1 N: s8 A! G
  125.             sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];* ^- v$ L; j' p% a& G. z
  126.          
  127. * w& Y$ `; m/ x        LbOut = Fx(sum);
  128. & D: \: y# |( B; J- I : K1 m% }' P5 p# _
  129.     }+ j( ], S, R3 e6 m) @, g
  130. 3 o( i\" V5 V, U\" v\" c  K8 T
  131.     for (i = 0; i < OUT; i++)
  132. 0 t& K. Q/ ?7 h    {2 _5 m- {& s% ~6 I9 Y& l5 S: a
  133.         sum = 0;% B2 v: _- D( c& y6 R$ L5 m
  134.         for (j = 0; j < NEURON; j++)
  135. , m\" V( ?% h1 W! Q            sum += Wbc[j] * LbOut[j];& Q7 C9 X4 W: C, b
  136.          ' S; k7 r9 B8 K* ~
  137.         LcOut = Fx(sum);
  138. \" d- `, s+ C0 u. b% ^    }
  139. 4 G- v/ r9 p, f' Y: P- Y% `}
  140. $ i9 o8 u( e6 C# \: ^5 ?( A4 Bvoid backUp(int dataIndex)+ u, M- l, g' z) j: K6 i
  141. {7 ?' t' K5 j2 l- N\" p/ U
  142.     int i, j;
  143. ) g- R8 l# I- ]9 z    double sum = 0;* x2 X& K\" }; l9 m4 m7 m6 j
  144.     //Lc层单元的一般化误差0 R: {6 Q\" m: D' N. D! z, _
  145.     for (i = 0; i < OUT; i++)8 ^1 m1 R# ~  P: j' U7 m' N( M
  146.         Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);# I  d7 ~( Y: A4 e! ^\" x

  147. 1 H2 K2 b4 V6 k1 f8 p2 I( _    //Lb层单元的一般化误差& u- j3 d. t* _
  148.     for (i = 0; i < NEURON; i++)
  149. ! M9 Q% W4 `% K/ _( a; a    {6 N& O4 }* m: @
  150.         sum = 0;9 V6 B% C3 {3 A) A1 p
  151.         for (j = 0; j < OUT; j++). X' \- J# m# Z- ~  F# Y
  152.         {
  153. 1 b3 R) ?/ a. T' U& }; Q; Y5 x            sum += Wbc[j] * Dc[j];7 k% F\" B8 ]5 i# w& o$ u
  154.         }
  155. ( \\" y: [8 b8 i; t1 e! G        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;* e$ [; i' o3 G, O8 H/ L  W
  156.     }
  157. : X6 D4 u/ \. b6 }
  158. / |2 T* L' _& k* m    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
  159. 1 S/ Z, ]% @( p7 v1 h7 S # j. z3 c5 e; Z7 z! W+ O+ T1 u6 X
  160.     for (i = 0; i < OUT; i++)! J, c6 p( \& H- X& h! I$ v
  161.         for (j = 0; j < NEURON; j++): _/ G$ h' ^1 ~( U
  162.             Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;+ J7 |: T- u8 P# A* S
  163. + |! a1 A( T4 l8 u1 N% I
  164.     for (i = 0; i < NEURON; i++)1 B8 ?0 ^( U# p, F7 U
  165.         for (j = 0; j < IN; j++)0 r' W$ y  J$ K7 L
  166.             Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
  167.   y0 ?9 S- _. a+ _9 I9 A6 X
  168.   T5 H$ |3 ~. A\" t2 W/ N( d5 l     
  169. # J' h5 s. ^. _3 b; X  E6 e- M2 X. @     9 E3 J3 c; `3 A$ C% [
  170. }
  171. & E. B! m) r\" }$ o5 o  r+ o
  172. $ b- V# U3 m6 Adouble result(double d1, double d2)6 G$ t+ y$ X; X) A+ N
  173. {$ e  j! W* ]: g
  174.     int i, j;
  175. 0 G% ]( F/ o. Q0 w* k2 G1 l    double sum;
  176. 3 v0 w! K/ ~1 _% w4 S0 K. n    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
  177. % ]  {1 t) {0 N5 y) p3 H) w    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 L+ [9 M) o0 @1 N- V
  178. % u& f; d! D: E( r1 E
  179.     for (i = 0; i < NEURON; i++)0 q4 u& z3 B: X$ I
  180.     {5 j% {# ~0 T/ f7 H/ a  r2 O7 `
  181.         sum = 0;         
  182. % I* e2 V& ~3 V; R% _8 T8 _' O        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
  183. $ K$ R- d5 C$ X* m0 P- |+ m        LbOut= Fx(sum);# F# \3 D7 P- T% ~* I! X1 n/ V
  184.     }7 x: y7 i) ?: w! w0 N5 h9 w& Y+ r

  185. ; Q- g1 x/ P0 j0 w5 r    sum = 0;
  186. / V3 X# o6 j4 F    for (j = 0; j < NEURON; j++)% m* I' N) c  h) \% z
  187.         sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
  188. # u6 h; l4 n- g     ( f: u# W/ p5 x
  189.     LcOut[0] = Fx(sum);; n. U5 o) Z9 ?( S- ?# v6 J; i! E
  190.      
  191. % v5 x/ W5 ?' Q\" q6 O4 O1 _    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
  192. 9 s2 L\" l7 U! v 8 _8 Z, z' }2 t* G% e' P
  193. - m3 y! a& E5 x. \
  194. }4 c) c( Y+ W% t
  195. void train()
  196. / r! z6 g* e$ e{( q+ ?! h\" c( ^0 U; h- |+ r
  197.     int i, j, no = 0;  y; D& W1 a; u1 C, O$ c* l1 J  R  D
  198.     double e = 0;
  199. + X$ i* C) N6 X) z    do{
  200. 0 h0 V3 V6 J3 A        e = 0;  p+ v5 x$ K; L/ z
  201.         for (i = 0; i < DATA; i++)6 @9 b0 k7 t, V  L
  202.         {8 ?. ~5 [1 c( C* a2 u
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