[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>
/ u\" o+ ]* A ~ k#include <time.h>
) k1 c* t! }: E; ~+ E( V#include <math.h>
4 ]' D2 Z' |\" B8 ~2 s$ @) g. |#include <stdlib.h>
+ O; j3 v* K7 I! w# u\" \#include <iostream>/ K2 t% i$ Z6 z
using namespace std;' F! }% Q/ C( @8 j
#define DATA 800$ O- @; n\" J% o$ n5 ]! f# y
#define IN 25 Z' t3 [) `/ B
#define OUT 1
7 W% ?& n* d5 q* X#define NEURON 453 |' q9 [+ i) s: Q6 r& Z
#define TRAINC 20000
5 g) |+ F0 _* n/ ^ 2 \' ~/ j\" @& i! T! z
double Fx(double x)) j6 J+ m. W' ~. g4 S
{
. E- V+ A: I& M+ D4 F, ]! h! G return 1 / (1 + exp(-1 * x));
J+ N$ H6 V8 N% I5 G1 P+ E}+ v: c7 S e; M- y7 c, l7 m# g7 y
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层4 [- v j- I\" O# e' d9 l5 A& h( ?
//样本输入
* N4 \0 T' v$ J! y* A9 Q0 G& bdouble La[DATA][IN];
9 _9 S8 j+ ?5 I//样本输出
' v; C0 o6 N) q) w' Zdouble Lc[DATA][OUT]; t% M% [$ C- K
//La->Lb权重9 y9 e2 g$ W9 i* C\" b7 ?
double Wab[NEURON][IN];* N3 A% _0 h! |8 a$ W% _9 F
//Lb->Lc权重
7 P1 R- p4 V( Udouble Wbc[OUT][NEURON];
/ C9 m L) J8 |+ {# b//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
% V- o! K3 ^# xdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
* V/ Y: t4 c2 l: u* @0 u
/ i+ X( m6 a; U\" o2 j( h//Lb层输出
% \# I C/ K$ v$ t3 m, Ddouble LbOut[NEURON];
9 c5 o i# N! r' z//Lc层输出 o* z8 w9 R7 d9 d- n
double LcOut[OUT];
/ M; T: t' u3 Z: \+ T
0 {8 v; a9 W& H8 I//Lc层单元的一般化误差
: W7 v `& o* O- Ddouble Dc[OUT];
# u1 \\" H% q* K- b! g, U5 a+ L\" m//Lb层单元的一般化误差/ L% K5 ^* ]8 A& N' L d; V
double Db[NEURON];/ J/ H) Q. M Y6 {7 `8 h/ K5 d
3 v+ z A) d\" f# p! W# Z
//设置样本数据* g% C9 F) }) V% H' V* n
void setSample()
9 P' X! z\" [9 M9 c) e, E/ I{8 C8 l2 K: s$ l; v i$ {
srand((unsigned)time(NULL));
! w7 ?: \\" t& U) `& I9 L int i, j;
2 ~0 R$ t\" q) Q0 j+ z+ [\" r: b for (i = 0; i < DATA; i++)
# ~8 r& T, B2 { {/ V5 Z. S9 V9 g6 O
for (j = 0; j < IN; j++)7 U. M E* d% O* W4 |5 C; ^
{/ Q4 K7 K0 {4 v1 P: R
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
2 g9 Z' j1 J3 ~$ _* ?4 R$ g/ Q }
6 C+ W4 w% `, h. q! ~8 k+ \\" @; s! E
# d/ } Q& s7 n5 C7 g+ T& ~$ n for (j = 0; j < OUT; j++)
( H6 z' F5 I\" D# c Lc[j] = La[0] + La[1];7 d+ y\" w0 X2 q+ o
}
/ Z. g H1 @2 Q, Y* O}; j5 u+ F- |5 R4 i( Q% @' r0 O
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）9 n; {4 ] |+ G2 P; b% K
void initNet()
\" n5 ^5 f3 }4 ?; F\" L1 g' H{- l- m5 w: a) W. N1 G, C
srand((unsigned)time(NULL));1 ^( @( U% |6 ~: c# I& x
//两部分的权值设置随机值【-1,1】) q# S5 ]* j6 u# w: F7 S/ D
int i, j;7 W4 L0 R6 R% W0 b$ N
for (i = 0; i < NEURON; i++)
& |6 O E9 Z3 T6 T, z; S for (j = 0; j < IN; j++)3 _$ X% t! n4 W) D
{$ `7 y9 X6 U4 A4 K, E\" i) Z' ^' T
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;( Q( o! q7 D9 ?; S( s' ?
Wab[j] /= 20;: D4 C: \! w/ u3 D
}/ X8 l, u9 t* c+ M; T
\" B% E\" R8 e! L1 [4 Y6 f4 t
for (i = 0; i < OUT; i++)
+ E0 c1 j4 W) V( W for (j = 0; j < NEURON; j++). x' O' U; {6 t. y. r9 o
{/ _+ K# ^* @0 }
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
* g# x+ Y\" P9 e* ] Wbc[j] /= 20;& {% u& r( j ?, M( G# T( B/ Y# M
}
) ?+ J j0 F/ U- I ' |% y9 }\" M# J$ Y0 o: N
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
2 z0 U\" i\" B# M; \& G1 d for (i = 0; i < IN; i++)* S; L M0 R- j
{7 B. I; i! y' X$ z8 q( U8 g
4 Q\" b4 d8 ^% h2 K% o4 F MinIn = MaxIn = La[0];
0 G$ _6 X$ e3 m( ]) I for (j = 0; j < DATA; j++)
- Y% x2 m' K4 p! D5 j' K {
8 u& p! N& w! F5 D/ y [ if (MinIn > La[j])# H$ }+ y$ c0 h$ \
MinIn = La[j];
/ U, v* l6 |% a) J7 u, W1 n if (MaxIn < La[j])/ r- ]2 [\" m( o( |
MaxIn = La[j];3 ^& M* n. O z0 w% R2 W
}' n) ~* d2 u6 V2 G/ ?' C$ c
# ]& S, f$ @& Z# f7 h
, N, X- u' s, y5 H' n }+ H4 i8 n4 q2 ?& z$ U
) H( o; ~% l' h8 n+ W4 z
for (i = 0; i < OUT; i++)2 \' p& J- n\" b1 g8 G' q+ H0 @9 E( L5 ^
{
8 `+ e2 G/ H q/ D\" j0 C5 n, F
/ ]1 H\" _\" ?6 n- c3 Y6 q+ X2 t MinOut = MaxOut = Lc[0];\" f\" g- ~. J# k- C
for (j = 0; j < DATA; j++)8 G$ D' B. Q* D
{ E! v1 T s G: e5 Z5 P
if (MinOut > Lc[j])
/ F& o( s& ^\" ?' s. q3 m4 c MinOut = Lc[j];
; K! I! ], v) D- N4 } if (MaxOut < Lc[j])5 H\" Z5 u\" Q& q# ~
MaxOut = Lc[j];# O% D0 @ c\" R4 K2 |
}9 ]5 U7 G& s3 R3 L$ N
5 [( `7 u% r' E6 V/ ]
}
+ o/ h8 l\" V& |6 c5 ?( \
6 Q! y/ W }9 p4 l7 P) j //归一化. w9 {5 F; ?1 W9 q5 G0 `
for (i = 0; i < IN; i++)
. u2 S6 V* v/ }: G' H for (j = 0; j < DATA; j++)
2 R8 O# B- o, }5 b+ y0 B La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
* J* A5 U' `( ]9 _6 Z$ D0 Y 5 ^9 S9 k+ E6 `0 [, O
l3 ~ ]2 ?7 P$ f
for (i = 0; i < OUT; i++)
5 ^7 N! s* m% N4 G) `' o3 e# j4 v; a for (j = 0; j < DATA; j++)
% E5 U' B1 [' O4 ^; d. K Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);% G6 c: v n# v# ?* y, f
# A6 ^: }- A1 i; x
& u! f9 d$ M+ P, _' S6 ^
, c: r0 S; k. n) A}
void getActiveVal(int dataIndex)
u4 a8 X/ L |3 k, W! \{5 _+ Y& r. u9 U7 g
int i, j;9 d5 G1 W, J6 S4 ], D
double sum;; a& _6 h. n. t6 r. b8 {( J
for (i = 0; i < NEURON; i++)( I$ |+ K7 J( Y' r. G
{) R3 l# _9 u! A- S2 f\" V1 W# Z
sum = 0;+ R: Y f5 q# S
for (j = 0; j < IN; j++); Y7 \* g3 s1 I8 L4 l6 Z
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
2 M5 r1 M+ w+ v% w+ e% I' y# ^# U% F - Q9 H2 m; s\" b1 Z+ x! r
LbOut = Fx(sum);
\" ?1 a* |8 f* u2 L+ _
3 ?3 |' W: |0 o$ g }\" y% n' c8 {0 V& m\" T
! P0 {+ x+ [& u( p& r for (i = 0; i < OUT; i++)8 }# `) o$ X& G& F& q, [
{, {( c/ q& @3 b1 ~. |8 n S0 w
sum = 0;2 k8 N& ~1 P; j8 Q
for (j = 0; j < NEURON; j++) m5 e% o\" h7 D+ R1 Z
sum += Wbc[j] * LbOut[j];/ g' J\" P! a/ p- z6 Q
: L% y' |: o j0 a' e5 ]
LcOut = Fx(sum);
}4 d5 N* P6 A0 |$ Q; \0 p% |+ d4 c/ C
}
: r6 X$ W. L. e3 V: J/ K* B( Zvoid backUp(int dataIndex)
+ d9 \3 y5 l8 R{# W W* {+ w' Z E9 } J
int i, j;; @0 ?: X4 |2 a. L7 R$ _9 P. z
double sum = 0;$ Y. t4 R4 W( [/ ?: g- z8 }
//Lc层单元的一般化误差
6 l% N/ g4 o) {, e3 M9 n' @$ u0 g2 ^ for (i = 0; i < OUT; i++)1 ?\" v\" L. m. d; ^
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
, o6 k+ M- a M) w/ \; P; R
% X. D1 ?' G+ G! o //Lb层单元的一般化误差
, d. S! {+ U; g: k8 f for (i = 0; i < NEURON; i++)
, M! p: W/ v/ p; b* v {
% r7 g* j( o! k\" G' ]. U. \ V sum = 0;
5 m6 C! f/ T5 Y# F- p for (j = 0; j < OUT; j++)' G\" t+ c A\" ]4 V% ]
{5 ?- d9 ~. ?7 I* J, |8 D
sum += Wbc[j] * Dc[j];3 Z\" p. q0 C& ^) o$ l$ A
}; d6 y1 A' s0 D) e* f8 N* y4 F
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
7 }) e- v0 u8 s }
5 y8 Q3 S. g7 E j9 u
0 P* E0 }\" K4 A# c! F' m8 A3 n! o double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;) \, n1 j4 E$ V# y
' Y+ W5 x* T5 ^9 R- y) H\" H( U; f1 V for (i = 0; i < OUT; i++)7 N; D0 K* P4 S' z' ?
for (j = 0; j < NEURON; j++)
, d: S+ n) q* l9 d# g$ O Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;$ A p c- U4 j. @/ P
) h. s& l( d* |2 x8 C% c
for (i = 0; i < NEURON; i++)
2 c8 X1 u' _ l$ i for (j = 0; j < IN; j++)
* ?8 g5 M, v+ B0 X6 _3 N+ g. i$ s8 D# A Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
, y2 I. Z# W8 { : z1 S4 {: |5 g\" O# @; X
1 \& @. ]\" A% j$ z A* h8 Z
+ `# K; {, \* Q0 U4 K B& k\" Q}; C6 S# @0 U7 L1 n' \ l9 V, ~% v
1 y1 P4 ^# ~\" @5 ?4 }' mdouble result(double d1, double d2)
: @8 e$ K$ d; ~( U# {{
! u G3 e3 d* `9 H; D0 l int i, j;
% y' T! Q4 w9 O7 r4 S4 X double sum;
6 P( K: I. X6 L: a- S% {! d; u d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
$ o6 e {+ y# z' b d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);, u! @$ [. y3 p7 c! \
0 g! A( m Y' r) ~/ u for (i = 0; i < NEURON; i++): ~; d9 |9 ], [\" a
{% s6 a2 S$ H% L* ~2 f
sum = 0;
! E/ ^' m1 ?% y9 J1 W, o$ w sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;0 y- R7 c+ [3 D [# D7 x
LbOut= Fx(sum);$ k! _% C! v: Y- j/ Z. g- ~0 t
}! ?: n9 Y$ M- S! }! Z6 f8 A
& D; [' q6 z, g8 x' X
sum = 0;
% w) D0 E/ D; e for (j = 0; j < NEURON; j++); Z( ~0 c! X$ l) x+ W
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
9 ^3 ?, F. V4 p2 b# i \" m( r5 u8 u' u' S# a
LcOut[0] = Fx(sum);7 ]. K! K* H5 L& W
* w% A3 b8 T' D( U1 j
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;* [6 r# u' K5 {, Q7 U& J& B\" _3 n
7 o+ j, E! m3 @# `
9 k0 q v, p$ |+ X% J0 e4 x' y}
9 R+ L6 F, l* Bvoid train()/ W* H; p3 g d5 w9 m$ \\" X' T
{/ H! [7 z( k) ^* z* w. r2 p
int i, j, no = 0;* v+ S8 h; m' q/ N, C9 O
double e = 0;
9 [5 H0 l1 V9 G5 @& @2 Z, ^ do{; g' _' }, P1 D/ c% [
e = 0;
4 W2 w+ R! @& | for (i = 0; i < DATA; i++)3 c7 q; t0 f$ B! C3 E
{
3 m\" o8 P7 N- N: J# C& B3 c Q3 s0 A getActiveVal(i); 7 N5 U/ c7 h/ y% c: A+ u, k
backUp(i);
* f0 Y& z8 q' ^. J1 b4 ?( V e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);- A* b. I# d0 @- [+ y: z1 D
}' |. W m& \2 [/ z5 N
! L8 I, x v! L+ M k8 p+ P cout << no << " " << e << endl;
# T; l/ f: \7 L no++;/ D- @+ C7 a6 P p
} while (no < 1000);
3 l/ }: ~1 ~. @$ q& ~- m
; X( ?- @' v, e0 k' m 9 _ H& p6 x U1 W7 A
}
3 D( F; s3 l! ~! p 4 b. ~9 E k8 U/ u b, o
void main(int argc, char const *argv[]), C# s4 K; c/ U6 w) ^: W
{
# u1 ?8 t' I+ i1 N6 I- [
4 j1 p9 E/ h8 \- T# z9 E5 [8 C; _ setSample();9 T9 Y; l\" Q3 c1 j3 M) n
initNet();# Q8 h2 n, z; L\" S& A( P; F
train();2 d8 B$ z4 j; W. p. [
double a, b;$ V3 Y2 B5 I: o/ l. G! J) f
while (1) l5 I' k% n/ M; V+ h
{
; J- F ]\" S3 V7 @ cout << "print two numbers" << endl;' I3 H% W' S' n+ D# U/ P) o
cin >> a >> b;\" |8 i# C4 o$ T9 S4 h' q
cout << "result:" << result(a, b) << endl;5 f% T6 X2 b7 g. D
}
( ]% L% F0 r9 r+ e( G! H h6 |
l- W4 R1 m4 H/ h3 H ; V& i\" b6 {# J5 n' X$ Y/ q
}

#include <stdio.h> 
/ u\" o+ ]* A  ~  k#include <time.h> 
) k1 c* t! }: E; ~+ E( V#include <math.h> 
4 ]' D2 Z' |\" B8 ~2 s$ @) g. |#include <stdlib.h> 
+ O; j3 v* K7 I! w# u\" \#include <iostream>/ K2 t% i$ Z6 z 
using namespace std;' F! }% Q/ C( @8 j 
#define DATA  800$ O- @; n\" J% o$ n5 ]! f# y 
#define IN 25 Z' t3 [) `/ B 
#define OUT 1 
7 W% ?& n* d5 q* X#define NEURON 453 |' q9 [+ i) s: Q6 r& Z 
#define TRAINC 20000 
5 g) |+ F0 _* n/ ^ 2 \' ~/ j\" @& i! T! z 
double Fx(double x)) j6 J+ m. W' ~. g4 S 
{ 
. E- V+ A: I& M+ D4 F, ]! h! G    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
  J+ N$ H6 V8 N% I5 G1 P+ E}+ v: c7 S  e; M- y7 c, l7 m# g7 y 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层4 [- v  j- I\" O# e' d9 l5 A& h( ? 
//样本输入 
* N4 \0 T' v$ J! y* A9 Q0 G& bdouble La[DATA][IN]; 
9 _9 S8 j+ ?5 I//样本输出 
' v; C0 o6 N) q) w' Zdouble Lc[DATA][OUT];  t% M% [$ C- K 
//La->Lb权重9 y9 e2 g$ W9 i* C\" b7 ? 
double Wab[NEURON][IN];* N3 A% _0 h! |8 a$ W% _9 F 
//Lb->Lc权重 
7 P1 R- p4 V( Udouble Wbc[OUT][NEURON]; 
/ C9 m  L) J8 |+ {# b//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
% V- o! K3 ^# xdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
* V/ Y: t4 c2 l: u* @0 u 
/ i+ X( m6 a; U\" o2 j( h//Lb层输出 
% \# I  C/ K$ v$ t3 m, Ddouble LbOut[NEURON]; 
9 c5 o  i# N! r' z//Lc层输出  o* z8 w9 R7 d9 d- n 
double LcOut[OUT]; 
/ M; T: t' u3 Z: \+ T 
0 {8 v; a9 W& H8 I//Lc层单元的一般化误差 
: W7 v  `& o* O- Ddouble Dc[OUT]; 
# u1 \\" H% q* K- b! g, U5 a+ L\" m//Lb层单元的一般化误差/ L% K5 ^* ]8 A& N' L  d; V 
double Db[NEURON];/ J/ H) Q. M  Y6 {7 `8 h/ K5 d 
 3 v+ z  A) d\" f# p! W# Z 
//设置样本数据* g% C9 F) }) V% H' V* n 
void setSample() 
9 P' X! z\" [9 M9 c) e, E/ I{8 C8 l2 K: s$ l; v  i$ { 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
! w7 ?: \\" t& U) `& I9 L    int i, j; 
2 ~0 R$ t\" q) Q0 j+ z+ [\" r: b    for (i = 0; i < DATA; i++) 
# ~8 r& T, B2 {    {/ V5 Z. S9 V9 g6 O 
        for (j = 0; j < IN; j++)7 U. M  E* d% O* W4 |5 C; ^ 
        {/ Q4 K7 K0 {4 v1 P: R 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
2 g9 Z' j1 J3 ~$ _* ?4 R$ g/ Q        } 
6 C+ W4 w% `, h. q! ~8 k+ \\" @; s! E 
# d/ }  Q& s7 n5 C7 g+ T& ~$ n        for (j = 0; j < OUT; j++) 
( H6 z' F5 I\" D# c            Lc[j] = La[0] + La[1];7 d+ y\" w0 X2 q+ o 
    } 
/ Z. g  H1 @2 Q, Y* O}; j5 u+ F- |5 R4 i( Q% @' r0 O 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）9 n; {4 ]  |+ G2 P; b% K 
void initNet() 
\" n5 ^5 f3 }4 ?; F\" L1 g' H{- l- m5 w: a) W. N1 G, C 
    srand((unsigned)time(NULL));1 ^( @( U% |6 ~: c# I& x 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】) q# S5 ]* j6 u# w: F7 S/ D 
    int i, j;7 W4 L0 R6 R% W0 b$ N 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
& |6 O  E9 Z3 T6 T, z; S        for (j = 0; j < IN; j++)3 _$ X% t! n4 W) D 
        {$ `7 y9 X6 U4 A4 K, E\" i) Z' ^' T 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;( Q( o! q7 D9 ?; S( s' ? 
            Wab[j] /= 20;: D4 C: \! w/ u3 D 
        }/ X8 l, u9 t* c+ M; T 
 \" B% E\" R8 e! L1 [4 Y6 f4 t 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
+ E0 c1 j4 W) V( W        for (j = 0; j < NEURON; j++). x' O' U; {6 t. y. r9 o 
        {/ _+ K# ^* @0 } 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
* g# x+ Y\" P9 e* ]            Wbc[j] /= 20;& {% u& r( j  ?, M( G# T( B/ Y# M 
        } 
) ?+ J  j0 F/ U- I     ' |% y9 }\" M# J$ Y0 o: N 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
2 z0 U\" i\" B# M; \& G1 d    for (i = 0; i < IN; i++)* S; L  M0 R- j 
    {7 B. I; i! y' X$ z8 q( U8 g 
          
4 Q\" b4 d8 ^% h2 K% o4 F        MinIn = MaxIn = La[0]; 
0 G$ _6 X$ e3 m( ]) I        for (j = 0; j < DATA; j++) 
- Y% x2 m' K4 p! D5 j' K        { 
8 u& p! N& w! F5 D/ y  [            if (MinIn > La[j])# H$ }+ y$ c0 h$ \ 
                MinIn = La[j]; 
/ U, v* l6 |% a) J7 u, W1 n            if (MaxIn < La[j])/ r- ]2 [\" m( o( | 
                MaxIn = La[j];3 ^& M* n. O  z0 w% R2 W 
        }' n) ~* d2 u6 V2 G/ ?' C$ c 
     # ]& S, f$ @& Z# f7 h 
          
, N, X- u' s, y5 H' n    }+ H4 i8 n4 q2 ?& z$ U 
 ) H( o; ~% l' h8 n+ W4 z 
    for (i = 0; i < OUT; i++)2 \' p& J- n\" b1 g8 G' q+ H0 @9 E( L5 ^ 
    { 
8 `+ e2 G/ H  q/ D\" j0 C5 n, F          
/ ]1 H\" _\" ?6 n- c3 Y6 q+ X2 t        MinOut = MaxOut = Lc[0];\" f\" g- ~. J# k- C 
        for (j = 0; j < DATA; j++)8 G$ D' B. Q* D 
        {  E! v1 T  s  G: e5 Z5 P 
            if (MinOut > Lc[j]) 
/ F& o( s& ^\" ?' s. q3 m4 c                MinOut = Lc[j]; 
; K! I! ], v) D- N4 }            if (MaxOut < Lc[j])5 H\" Z5 u\" Q& q# ~ 
                MaxOut = Lc[j];# O% D0 @  c\" R4 K2 | 
        }9 ]5 U7 G& s3 R3 L$ N 
 5 [( `7 u% r' E6 V/ ] 
    } 
+ o/ h8 l\" V& |6 c5 ?( \ 
6 Q! y/ W  }9 p4 l7 P) j    //归一化. w9 {5 F; ?1 W9 q5 G0 ` 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
. u2 S6 V* v/ }: G' H        for (j = 0; j < DATA; j++) 
2 R8 O# B- o, }5 b+ y0 B            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
* J* A5 U' `( ]9 _6 Z$ D0 Y             5 ^9 S9 k+ E6 `0 [, O 
   l3 ~  ]2 ?7 P$ f 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 ^7 N! s* m% N4 G) `' o3 e# j4 v; a        for (j = 0; j < DATA; j++) 
% E5 U' B1 [' O4 ^; d. K            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);% G6 c: v  n# v# ?* y, f 
         # A6 ^: }- A1 i; x 
             
& u! f9 d$ M+ P, _' S6 ^ 
, c: r0 S; k. n) A} 
  a$ B2 P7 K5 P4 G4 k9 a! {) `4 L' t$ o' Bvoid getActiveVal(int dataIndex) 
  u4 a8 X/ L  |3 k, W! \{5 _+ Y& r. u9 U7 g 
    int i, j;9 d5 G1 W, J6 S4 ], D 
    double sum;; a& _6 h. n. t6 r. b8 {( J 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)( I$ |+ K7 J( Y' r. G 
    {) R3 l# _9 u! A- S2 f\" V1 W# Z 
        sum = 0;+ R: Y  f5 q# S 
        for (j = 0; j < IN; j++); Y7 \* g3 s1 I8 L4 l6 Z 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
2 M5 r1 M+ w+ v% w+ e% I' y# ^# U% F         - Q9 H2 m; s\" b1 Z+ x! r 
        LbOut = Fx(sum); 
\" ?1 a* |8 f* u2 L+ _ 
3 ?3 |' W: |0 o$ g    }\" y% n' c8 {0 V& m\" T 
 
! P0 {+ x+ [& u( p& r    for (i = 0; i < OUT; i++)8 }# `) o$ X& G& F& q, [ 
    {, {( c/ q& @3 b1 ~. |8 n  S0 w 
        sum = 0;2 k8 N& ~1 P; j8 Q 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)  m5 e% o\" h7 D+ R1 Z 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];/ g' J\" P! a/ p- z6 Q 
         : L% y' |: o  j0 a' e5 ] 
        LcOut = Fx(sum); 
9 C* v6 d\" D6 i0 W2 M' N, ^, t: D$ C+ s9 |    }4 d5 N* P6 A0 |$ Q; \0 p% |+ d4 c/ C 
} 
: r6 X$ W. L. e3 V: J/ K* B( Zvoid backUp(int dataIndex) 
+ d9 \3 y5 l8 R{# W  W* {+ w' Z  E9 }  J 
    int i, j;; @0 ?: X4 |2 a. L7 R$ _9 P. z 
    double sum = 0;$ Y. t4 R4 W( [/ ?: g- z8 } 
    //Lc层单元的一般化误差 
6 l% N/ g4 o) {, e3 M9 n' @$ u0 g2 ^    for (i = 0; i < OUT; i++)1 ?\" v\" L. m. d; ^ 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
, o6 k+ M- a  M) w/ \; P; R 
% X. D1 ?' G+ G! o    //Lb层单元的一般化误差 
, d. S! {+ U; g: k8 f    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
, M! p: W/ v/ p; b* v    { 
% r7 g* j( o! k\" G' ]. U. \  V        sum = 0; 
5 m6 C! f/ T5 Y# F- p        for (j = 0; j < OUT; j++)' G\" t+ c  A\" ]4 V% ] 
        {5 ?- d9 ~. ?7 I* J, |8 D 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];3 Z\" p. q0 C& ^) o$ l$ A 
        }; d6 y1 A' s0 D) e* f8 N* y4 F 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
7 }) e- v0 u8 s    } 
5 y8 Q3 S. g7 E  j9 u 
0 P* E0 }\" K4 A# c! F' m8 A3 n! o    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;) \, n1 j4 E$ V# y 
 
' Y+ W5 x* T5 ^9 R- y) H\" H( U; f1 V    for (i = 0; i < OUT; i++)7 N; D0 K* P4 S' z' ? 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
, d: S+ n) q* l9 d# g$ O            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;$ A  p  c- U4 j. @/ P 
 ) h. s& l( d* |2 x8 C% c 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
2 c8 X1 u' _  l$ i        for (j = 0; j < IN; j++) 
* ?8 g5 M, v+ B0 X6 _3 N+ g. i$ s8 D# A            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
, y2 I. Z# W8 { : z1 S4 {: |5 g\" O# @; X 
      
1 \& @. ]\" A% j$ z  A* h8 Z      
+ `# K; {, \* Q0 U4 K  B& k\" Q}; C6 S# @0 U7 L1 n' \  l9 V, ~% v 
 
1 y1 P4 ^# ~\" @5 ?4 }' mdouble result(double d1, double d2) 
: @8 e$ K$ d; ~( U# {{ 
! u  G3 e3 d* `9 H; D0 l    int i, j; 
% y' T! Q4 w9 O7 r4 S4 X    double sum; 
6 P( K: I. X6 L: a- S% {! d; u    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
$ o6 e  {+ y# z' b    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);, u! @$ [. y3 p7 c! \ 
 
0 g! A( m  Y' r) ~/ u    for (i = 0; i < NEURON; i++): ~; d9 |9 ], [\" a 
    {% s6 a2 S$ H% L* ~2 f 
        sum = 0;          
! E/ ^' m1 ?% y9 J1 W, o$ w        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;0 y- R7 c+ [3 D  [# D7 x 
        LbOut= Fx(sum);$ k! _% C! v: Y- j/ Z. g- ~0 t 
    }! ?: n9 Y$ M- S! }! Z6 f8 A 
 & D; [' q6 z, g8 x' X 
    sum = 0; 
% w) D0 E/ D; e    for (j = 0; j < NEURON; j++); Z( ~0 c! X$ l) x+ W 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
9 ^3 ?, F. V4 p2 b# i     \" m( r5 u8 u' u' S# a 
    LcOut[0] = Fx(sum);7 ]. K! K* H5 L& W 
     * w% A3 b8 T' D( U1 j 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;* [6 r# u' K5 {, Q7 U& J& B\" _3 n 
 
7 o+ j, E! m3 @# ` 
9 k0 q  v, p$ |+ X% J0 e4 x' y} 
9 R+ L6 F, l* Bvoid train()/ W* H; p3 g  d5 w9 m$ \\" X' T 
{/ H! [7 z( k) ^* z* w. r2 p 
    int i, j, no = 0;* v+ S8 h; m' q/ N, C9 O 
    double e = 0; 
9 [5 H0 l1 V9 G5 @& @2 Z, ^    do{; g' _' }, P1 D/ c% [ 
        e = 0; 
4 W2 w+ R! @& |        for (i = 0; i < DATA; i++)3 c7 q; t0 f$ B! C3 E 
        { 
3 m\" o8 P7 N- N: J# C& B3 c  Q3 s0 A            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                7 N5 U/ c7 h/ y% c: A+ u, k 
            backUp(i); 
* f0 Y& z8 q' ^. J1 b4 ?( V            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);- A* b. I# d0 @- [+ y: z1 D 
        }' |. W  m& \2 [/ z5 N 
          
! L8 I, x  v! L+ M  k8 p+ P        cout << no << " " << e << endl; 
# T; l/ f: \7 L        no++;/ D- @+ C7 a6 P  p 
    } while (no < 1000); 
3 l/ }: ~1 ~. @$ q& ~- m 
; X( ?- @' v, e0 k' m 9 _  H& p6 x  U1 W7 A 
} 
3 D( F; s3 l! ~! p 4 b. ~9 E  k8 U/ u  b, o 
void  main(int argc, char const *argv[]), C# s4 K; c/ U6 w) ^: W 
{ 
# u1 ?8 t' I+ i1 N6 I- [      
4 j1 p9 E/ h8 \- T# z9 E5 [8 C; _    setSample();9 T9 Y; l\" Q3 c1 j3 M) n 
    initNet();# Q8 h2 n, z; L\" S& A( P; F 
    train();2 d8 B$ z4 j; W. p. [ 
    double a, b;$ V3 Y2 B5 I: o/ l. G! J) f 
    while (1)  l5 I' k% n/ M; V+ h 
    { 
; J- F  ]\" S3 V7 @        cout << "print two numbers" << endl;' I3 H% W' S' n+ D# U/ P) o 
        cin >> a >> b;\" |8 i# C4 o$ T9 S4 h' q 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl;5 f% T6 X2 b7 g. D 
    } 
( ]% L% F0 r9 r+ e( G! H  h6 |      
  l- W4 R1 m4 H/ h3 H     ; V& i\" b6 {# J5 n' X$ Y/ q 
}

+ q- ?3 J# H2 I1 ^$ O
5 O" a( V% L8 {

zan