[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>' C% p# x$ K: X' h8 t
#include <time.h>
\, ]\" }( z9 [& |4 @#include <math.h>
: }\" \: t9 l8 |9 b. \#include <stdlib.h>
7 l. E. `: J% B x6 R0 x4 S#include <iostream>
( N9 a0 V# Q' s2 m- r. _using namespace std;. ~3 u' e( y& D2 l3 X\" P v/ Y0 B
#define DATA 800, g8 I! o* M ?3 N' u9 E
#define IN 2
k6 h! n- u- r0 Y$ E#define OUT 1
# J4 U/ }3 a0 i#define NEURON 45. X+ W3 U) D5 k, L: u/ a
#define TRAINC 20000
& d/ V9 u' v7 x: g; t& S+ m \" \+ @+ ]0 Q2 e
double Fx(double x)0 r. h8 t; T% |- l* [- R
{: p$ I4 Y$ I# E: J9 f$ n/ c
return 1 / (1 + exp(-1 * x)); H' ~+ {2 D1 q6 z) `7 G
}& G ?% i- l& y1 B% h
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层) A# u4 I' @4 ]
//样本输入
/ n& Y7 a1 p2 S# sdouble La[DATA][IN];7 m) F( Z/ C4 \+ _
//样本输出+ z- P2 n1 u( y3 ]# n/ h/ u
double Lc[DATA][OUT];* |5 U( K3 T2 F1 ? @
//La->Lb权重
6 J& M, b2 c' h( i7 d1 M8 wdouble Wab[NEURON][IN];
& A- j0 r$ K4 e/ H/ o//Lb->Lc权重
- ^* v3 ~, Z8 [1 |2 a9 ?double Wbc[OUT][NEURON];
* ]* [- 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
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
( p6 p& T! j/ I. R+ U5 i + v8 X8 Q/ e4 l2 l* l2 d5 Y- f7 C
//Lb层输出+ S3 a. U/ \7 `/ e# u; {
double LbOut[NEURON];
h\" x7 G1 l( x# Q8 Q: }//Lc层输出
! o: n( ?/ W: Z. G3 p* {\" v# Jdouble LcOut[OUT];! u0 N! I/ a/ W) M5 j0 }0 ~
2 k8 X1 t2 Q, ?/ t
//Lc层单元的一般化误差# v6 N4 M! a9 R) r' F
double Dc[OUT];3 _( q8 C0 }2 ]3 q) n
//Lb层单元的一般化误差 S0 w- R$ @( t8 L
double Db[NEURON];
% F0 Q# I( i2 D- Z5 X6 ?( z+ p4 L. x
$ s( ?% T; A& N! N4 N7 M//设置样本数据7 F) e; f! I/ x\" j' {! a
void setSample()5 W+ K' _( f! P2 n
{; c$ \1 W! V. z( @& `
srand((unsigned)time(NULL));
+ q7 G& S: p; T$ Y& m int i, j;% u; e& R1 j. w
for (i = 0; i < DATA; i++). Z' K+ q) z, [
{+ e+ q8 o\" U. L7 r2 t0 _
for (j = 0; j < IN; j++)/ `/ z* C\" M7 l& ~( _
{' C) ~ w/ t( s5 i
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
: j+ ~ ]8 G( P }
& I: l z- j, L+ C0 o
! b+ h) \# v# H7 x- P) t2 y0 W for (j = 0; j < OUT; j++)! _# K8 ~& d2 r, \' k\" ~8 T7 U9 b
Lc[j] = La[0] + La[1];
5 l# v5 Y9 w h+ L' g( ?2 Z9 ` }: W5 O2 {& A# X% A
}6 k) i, D' |# L, E& z$ B! r- Q9 z
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）/ ~! ^9 N0 z U) k
void initNet()/ X! v\" D4 t9 H0 j7 ~
{
- h2 y+ G( g* g0 o( ~+ h$ G\" ~/ O srand((unsigned)time(NULL));
& k' a( E7 C9 R( W //两部分的权值设置随机值【-1,1】
0 J: q; J& W+ [4 b+ G' s6 } int i, j;
, z3 W! s4 l/ R+ s for (i = 0; i < NEURON; i++)
\" ~& y6 f3 P2 ?! }7 K q) F. m for (j = 0; j < IN; j++)9 H; l5 n3 M8 p2 t
{
\" q F- Q3 x' \- y) _# v1 y3 g Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
0 r& M c% M( G! T( K Wab[j] /= 20;
$ R# r! i3 \) Q. ~7 Q }
2 A# V) I8 g% V' v4 k
+ U1 `2 V5 Q\" C) ^. z. m m3 x for (i = 0; i < OUT; i++)
/ K6 d\" i8 Z8 z$ h\" U3 } for (j = 0; j < NEURON; j++)
- K* P: j+ z8 k2 y8 u, O {# O, I- k( ~ i- B' m
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
! z) R4 l3 y. c2 L% k; A! q Wbc[j] /= 20;6 }9 e\" w% s$ Z, q
}
, X7 G- V! F p: R& i 8 B1 p9 a* C2 @ R' ?6 K( `! W
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
( m1 T/ S/ Y1 Z: D for (i = 0; i < IN; i++)6 z C3 a5 E* a0 s
{1 j0 F. K I6 s. a- T p: H5 W
8 r$ C- C z0 B) b: j MinIn = MaxIn = La[0];
5 o5 z' d0 s+ Z for (j = 0; j < DATA; j++)
! L2 e& L8 f% E2 F. _0 }7 x0 j {0 R% s) ?- {: q6 @7 o; s9 D
if (MinIn > La[j]), y0 G8 O; F/ I; o, N
MinIn = La[j];; Q( S: n: U' G# n1 M9 W9 F, y# v
if (MaxIn < La[j])2 ^* t' ]' c, P3 P( a1 U* ?# m# ?& U
MaxIn = La[j];
* @8 _5 p/ d3 K0 v* C3 k }
0 N7 }' D8 h3 F1 Q# c) T
6 [6 i' v; W1 G
' v7 \+ v7 s) l\" S; y9 a% A }
0 @1 M) [/ G D/ y0 J: e6 N/ L4 s : X( s2 I& g0 h$ a; X
for (i = 0; i < OUT; i++)) M5 _6 m+ T0 R
{5 W* Q \0 T, Z9 v) k k, X& n2 z
5 t( B2 o% y\" x6 _1 n |# Q
MinOut = MaxOut = Lc[0];* i n' E( k9 Y* {) p/ M+ B4 h
for (j = 0; j < DATA; j++)! r0 f! x) ~0 O, a& J+ y
{
; x( y% f0 U* G: c3 R- H if (MinOut > Lc[j])
3 w( E6 G* T2 K. w, w4 J9 k& Y MinOut = Lc[j];
, n\" N: K0 U8 c7 [+ W, ] if (MaxOut < Lc[j])
5 g( D( M- Z+ @9 J, c5 f MaxOut = Lc[j];
9 V2 }- d: H+ f: y5 V4 H }( m Y* B, A) ^
7 @6 E9 N! N$ W& |# C }
: V9 C0 @! S5 {9 ~7 k
$ q# g! g% z+ K! S$ B: L6 o6 M) M- \ //归一化
8 [: `$ P$ V1 N7 [ for (i = 0; i < IN; i++)3 T3 v9 t! ~; L# B$ ?% b
for (j = 0; j < DATA; j++)
8 l( q5 D5 Z! E; F9 } La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
; `1 i! D- d/ z# k( @% r- _
3 |9 R5 o# T% ?* d! v+ | 5 r! P* |* b+ v* z; y
for (i = 0; i < OUT; i++)
) G% P. X7 ?3 ~( O for (j = 0; j < DATA; j++)
l; o/ J& X! o- `- P Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
3 m. {, I* x3 \# C$ M0 P, g ' h( B5 \( ~: m1 T, a4 J
3 V7 X6 C2 F+ X+ O- Y% \
\" J: Y& a/ g6 f5 u& h}
I6 g' d h5 n\" \1 ]2 |void getActiveVal(int dataIndex)
. ?0 u- ^+ D- w; [; X; C5 E{
* z. p5 m+ K2 h# n int i, j;
# k! g3 E+ G, K double sum;0 t5 _+ W4 z3 r6 }* i9 J8 H
for (i = 0; i < NEURON; i++)9 c6 Q) q, m. X. T% ?
{' E9 Y. k: K! L# x# X9 J
sum = 0;: G l3 w; a4 o9 N' X$ }8 P
for (j = 0; j < IN; j++)+ \2 A7 K1 N: s8 A! G
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];* ^- v$ L; j' p% a& G. z
* w& Y$ `; m/ x LbOut = Fx(sum);
& D: \: y# |( B; J- I : K1 m% }' P5 p# _
}+ j( ], S, R3 e6 m) @, g
3 o( i\" V5 V, U\" v\" c K8 T
for (i = 0; i < OUT; i++)
0 t& K. Q/ ?7 h {2 _5 m- {& s% ~6 I9 Y& l5 S: a
sum = 0;% B2 v: _- D( c& y6 R$ L5 m
for (j = 0; j < NEURON; j++)
, m\" V( ?% h1 W! Q sum += Wbc[j] * LbOut[j];& Q7 C9 X4 W: C, b
' S; k7 r9 B8 K* ~
LcOut = Fx(sum);
\" d- `, s+ C0 u. b% ^ }
4 G- v/ r9 p, f' Y: P- Y% `}
$ i9 o8 u( e6 C# \: ^5 ?( A4 Bvoid backUp(int dataIndex)+ u, M- l, g' z) j: K6 i
{7 ?' t' K5 j2 l- N\" p/ U
int i, j;
) g- R8 l# I- ]9 z double sum = 0;* x2 X& K\" }; l9 m4 m7 m6 j
//Lc层单元的一般化误差0 R: {6 Q\" m: D' N. D! z, _
for (i = 0; i < OUT; i++)8 ^1 m1 R# ~ P: j' U7 m' N( M
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);# I d7 ~( Y: A4 e! ^\" x
1 H2 K2 b4 V6 k1 f8 p2 I( _ //Lb层单元的一般化误差& u- j3 d. t* _
for (i = 0; i < NEURON; i++)
! M9 Q% W4 `% K/ _( a; a {6 N& O4 }* m: @
sum = 0;9 V6 B% C3 {3 A) A1 p
for (j = 0; j < OUT; j++). X' \- J# m# Z- ~ F# Y
{
1 b3 R) ?/ a. T' U& }; Q; Y5 x sum += Wbc[j] * Dc[j];7 k% F\" B8 ]5 i# w& o$ u
}
( \\" y: [8 b8 i; t1 e! G Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;* e$ [; i' o3 G, O8 H/ L W
}
: X6 D4 u/ \. b6 }
/ |2 T* L' _& k* m double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
1 S/ Z, ]% @( p7 v1 h7 S # j. z3 c5 e; Z7 z! W+ O+ T1 u6 X
for (i = 0; i < OUT; i++)! J, c6 p( \& H- X& h! I$ v
for (j = 0; j < NEURON; j++): _/ G$ h' ^1 ~( U
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;+ J7 |: T- u8 P# A* S
+ |! a1 A( T4 l8 u1 N% I
for (i = 0; i < NEURON; i++)1 B8 ?0 ^( U# p, F7 U
for (j = 0; j < IN; j++)0 r' W$ y J$ K7 L
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
y0 ?9 S- _. a+ _9 I9 A6 X
T5 H$ |3 ~. A\" t2 W/ N( d5 l
# J' h5 s. ^. _3 b; X E6 e- M2 X. @ 9 E3 J3 c; `3 A$ C% [
}
& E. B! m) r\" }$ o5 o r+ o
$ b- V# U3 m6 Adouble result(double d1, double d2)6 G$ t+ y$ X; X) A+ N
{$ e j! W* ]: g
int i, j;
0 G% ]( F/ o. Q0 w* k2 G1 l double sum;
3 v0 w! K/ ~1 _% w4 S0 K. n d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
% ] {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
% u& f; d! D: E( r1 E
for (i = 0; i < NEURON; i++)0 q4 u& z3 B: X$ I
{5 j% {# ~0 T/ f7 H/ a r2 O7 `
sum = 0;
% I* e2 V& ~3 V; R% _8 T8 _' O sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
$ K$ R- d5 C$ X* m0 P- |+ m LbOut= Fx(sum);# F# \3 D7 P- T% ~* I! X1 n/ V
}7 x: y7 i) ?: w! w0 N5 h9 w& Y+ r
; Q- g1 x/ P0 j0 w5 r sum = 0;
/ V3 X# o6 j4 F for (j = 0; j < NEURON; j++)% m* I' N) c h) \% z
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
# u6 h; l4 n- g ( f: u# W/ p5 x
LcOut[0] = Fx(sum);; n. U5 o) Z9 ?( S- ?# v6 J; i! E
% v5 x/ W5 ?' Q\" q6 O4 O1 _ return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
9 s2 L\" l7 U! v 8 _8 Z, z' }2 t* G% e' P
- m3 y! a& E5 x. \
}4 c) c( Y+ W% t
void train()
/ r! z6 g* e$ e{( q+ ?! h\" c( ^0 U; h- |+ r
int i, j, no = 0; y; D& W1 a; u1 C, O$ c* l1 J R D
double e = 0;
+ X$ i* C) N6 X) z do{
0 h0 V3 V6 J3 A e = 0; p+ v5 x$ K; L/ z
for (i = 0; i < DATA; i++)6 @9 b0 k7 t, V L
{8 ?. ~5 [1 c( C* a2 u
getActiveVal(i);
- p2 \ u' G* K0 w5 Y backUp(i);
* y- c0 f% \; X5 c4 @8 v( @9 s e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
6 U6 |5 W/ g/ C& {( Y( B7 z; D ^ }: w' `2 {- H4 B1 ?3 t5 l0 Y
' R6 b& |- K0 y S\" ^: l0 ?( Y
cout << no << " " << e << endl;8 h0 ]) P9 p* D7 u! C& r
no++;; w$ d6 L$ y( t0 M$ |0 U, ?
} while (no < 1000);
0 g) J% S9 v, d D% d; D
3 z1 \3 @ O' S\" |7 C9 q % N& H$ M3 R7 P( ^7 v0 i' g# D8 O
}
9 \0 Q! [( `9 _
- i8 s$ z9 }9 y1 lvoid main(int argc, char const *argv[])
0 ~/ r3 y9 Y: ]8 X{
. n: O5 {- D! W! x* q6 O 7 A H p$ P. S7 @2 A
setSample();
5 d0 q3 b9 ^, b8 y: v3 c initNet();
& o- A, Y* l7 j# i) N! Q train();% |5 l7 G/ e, L
double a, b;$ Q/ o, Q) _' K6 j$ N$ ?( S, }
while (1)' \6 ^' y6 S2 h
{9 {3 o6 m1 I# |3 `2 P
cout << "print two numbers" << endl;
. `# D- }/ x! N- j8 h, ~ cin >> a >> b;+ {3 i' U4 p4 G( a8 _
cout << "result:" << result(a, b) << endl;' v; P\" e4 m# l. T8 O
}
1 |6 K' z\" w9 A$ l 2 p: T+ q9 `! {% z\" _7 r
1 s' `. I8 U6 D* w; H* O
}

#include <stdio.h>' C% p# x$ K: X' h8 t 
#include <time.h> 
  \, ]\" }( z9 [& |4 @#include <math.h> 
: }\" \: t9 l8 |9 b. \#include <stdlib.h> 
7 l. E. `: J% B  x6 R0 x4 S#include <iostream> 
( N9 a0 V# Q' s2 m- r. _using namespace std;. ~3 u' e( y& D2 l3 X\" P  v/ Y0 B 
#define DATA  800, g8 I! o* M  ?3 N' u9 E 
#define IN 2 
  k6 h! n- u- r0 Y$ E#define OUT 1 
# J4 U/ }3 a0 i#define NEURON 45. X+ W3 U) D5 k, L: u/ a 
#define TRAINC 20000 
& d/ V9 u' v7 x: g; t& S+ m \" \+ @+ ]0 Q2 e 
double Fx(double x)0 r. h8 t; T% |- l* [- R 
{: p$ I4 Y$ I# E: J9 f$ n/ c 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));  H' ~+ {2 D1 q6 z) `7 G 
}& G  ?% i- l& y1 B% h 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层) A# u4 I' @4 ] 
//样本输入 
/ n& Y7 a1 p2 S# sdouble La[DATA][IN];7 m) F( Z/ C4 \+ _ 
//样本输出+ z- P2 n1 u( y3 ]# n/ h/ u 
double Lc[DATA][OUT];* |5 U( K3 T2 F1 ?  @ 
//La->Lb权重 
6 J& M, b2 c' h( i7 d1 M8 wdouble Wab[NEURON][IN]; 
& A- j0 r$ K4 e/ H/ o//Lb->Lc权重 
- ^* v3 ~, Z8 [1 |2 a9 ?double Wbc[OUT][NEURON]; 
* ]* [- 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 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
( p6 p& T! j/ I. R+ U5 i + v8 X8 Q/ e4 l2 l* l2 d5 Y- f7 C 
//Lb层输出+ S3 a. U/ \7 `/ e# u; { 
double LbOut[NEURON]; 
  h\" x7 G1 l( x# Q8 Q: }//Lc层输出 
! o: n( ?/ W: Z. G3 p* {\" v# Jdouble LcOut[OUT];! u0 N! I/ a/ W) M5 j0 }0 ~ 
 2 k8 X1 t2 Q, ?/ t 
//Lc层单元的一般化误差# v6 N4 M! a9 R) r' F 
double Dc[OUT];3 _( q8 C0 }2 ]3 q) n 
//Lb层单元的一般化误差  S0 w- R$ @( t8 L 
double Db[NEURON]; 
% F0 Q# I( i2 D- Z5 X6 ?( z+ p4 L. x 
$ s( ?% T; A& N! N4 N7 M//设置样本数据7 F) e; f! I/ x\" j' {! a 
void setSample()5 W+ K' _( f! P2 n 
{; c$ \1 W! V. z( @& ` 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
+ q7 G& S: p; T$ Y& m    int i, j;% u; e& R1 j. w 
    for (i = 0; i < DATA; i++). Z' K+ q) z, [ 
    {+ e+ q8 o\" U. L7 r2 t0 _ 
        for (j = 0; j < IN; j++)/ `/ z* C\" M7 l& ~( _ 
        {' C) ~  w/ t( s5 i 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
: j+ ~  ]8 G( P        } 
& I: l  z- j, L+ C0 o 
! b+ h) \# v# H7 x- P) t2 y0 W        for (j = 0; j < OUT; j++)! _# K8 ~& d2 r, \' k\" ~8 T7 U9 b 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
5 l# v5 Y9 w  h+ L' g( ?2 Z9 `    }: W5 O2 {& A# X% A 
}6 k) i, D' |# L, E& z$ B! r- Q9 z 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）/ ~! ^9 N0 z  U) k 
void initNet()/ X! v\" D4 t9 H0 j7 ~ 
{ 
- h2 y+ G( g* g0 o( ~+ h$ G\" ~/ O    srand((unsigned)time(NULL)); 
& k' a( E7 C9 R( W    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
0 J: q; J& W+ [4 b+ G' s6 }    int i, j; 
, z3 W! s4 l/ R+ s    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
\" ~& y6 f3 P2 ?! }7 K  q) F. m        for (j = 0; j < IN; j++)9 H; l5 n3 M8 p2 t 
        { 
\" q  F- Q3 x' \- y) _# v1 y3 g            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
0 r& M  c% M( G! T( K            Wab[j] /= 20; 
$ R# r! i3 \) Q. ~7 Q        } 
2 A# V) I8 g% V' v4 k 
+ U1 `2 V5 Q\" C) ^. z. m  m3 x    for (i = 0; i < OUT; i++) 
/ K6 d\" i8 Z8 z$ h\" U3 }        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
- K* P: j+ z8 k2 y8 u, O        {# O, I- k( ~  i- B' m 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
! z) R4 l3 y. c2 L% k; A! q            Wbc[j] /= 20;6 }9 e\" w% s$ Z, q 
        } 
, X7 G- V! F  p: R& i     8 B1 p9 a* C2 @  R' ?6 K( `! W 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
( m1 T/ S/ Y1 Z: D    for (i = 0; i < IN; i++)6 z  C3 a5 E* a0 s 
    {1 j0 F. K  I6 s. a- T  p: H5 W 
          
8 r$ C- C  z0 B) b: j        MinIn = MaxIn = La[0]; 
5 o5 z' d0 s+ Z        for (j = 0; j < DATA; j++) 
! L2 e& L8 f% E2 F. _0 }7 x0 j        {0 R% s) ?- {: q6 @7 o; s9 D 
            if (MinIn > La[j]), y0 G8 O; F/ I; o, N 
                MinIn = La[j];; Q( S: n: U' G# n1 M9 W9 F, y# v 
            if (MaxIn < La[j])2 ^* t' ]' c, P3 P( a1 U* ?# m# ?& U 
                MaxIn = La[j]; 
* @8 _5 p/ d3 K0 v* C3 k        } 
0 N7 }' D8 h3 F1 Q# c) T      
6 [6 i' v; W1 G          
' v7 \+ v7 s) l\" S; y9 a% A    } 
0 @1 M) [/ G  D/ y0 J: e6 N/ L4 s : X( s2 I& g0 h$ a; X 
    for (i = 0; i < OUT; i++)) M5 _6 m+ T0 R 
    {5 W* Q  \0 T, Z9 v) k  k, X& n2 z 
         5 t( B2 o% y\" x6 _1 n  |# Q 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];* i  n' E( k9 Y* {) p/ M+ B4 h 
        for (j = 0; j < DATA; j++)! r0 f! x) ~0 O, a& J+ y 
        { 
; x( y% f0 U* G: c3 R- H            if (MinOut > Lc[j]) 
3 w( E6 G* T2 K. w, w4 J9 k& Y                MinOut = Lc[j]; 
, n\" N: K0 U8 c7 [+ W, ]            if (MaxOut < Lc[j]) 
5 g( D( M- Z+ @9 J, c5 f                MaxOut = Lc[j]; 
9 V2 }- d: H+ f: y5 V4 H        }( m  Y* B, A) ^ 
 
7 @6 E9 N! N$ W& |# C    } 
: V9 C0 @! S5 {9 ~7 k 
$ q# g! g% z+ K! S$ B: L6 o6 M) M- \    //归一化 
8 [: `$ P$ V1 N7 [    for (i = 0; i < IN; i++)3 T3 v9 t! ~; L# B$ ?% b 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
8 l( q5 D5 Z! E; F9 }            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
; `1 i! D- d/ z# k( @% r- _             
3 |9 R5 o# T% ?* d! v+ | 5 r! P* |* b+ v* z; y 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
) G% P. X7 ?3 ~( O        for (j = 0; j < DATA; j++) 
  l; o/ J& X! o- `- P            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
3 m. {, I* x3 \# C$ M0 P, g         ' h( B5 \( ~: m1 T, a4 J 
             
3 V7 X6 C2 F+ X+ O- Y% \ 
\" J: Y& a/ g6 f5 u& h} 
  I6 g' d  h5 n\" \1 ]2 |void getActiveVal(int dataIndex) 
. ?0 u- ^+ D- w; [; X; C5 E{ 
* z. p5 m+ K2 h# n    int i, j; 
# k! g3 E+ G, K    double sum;0 t5 _+ W4 z3 r6 }* i9 J8 H 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)9 c6 Q) q, m. X. T% ? 
    {' E9 Y. k: K! L# x# X9 J 
        sum = 0;: G  l3 w; a4 o9 N' X$ }8 P 
        for (j = 0; j < IN; j++)+ \2 A7 K1 N: s8 A! G 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];* ^- v$ L; j' p% a& G. z 
          
* w& Y$ `; m/ x        LbOut = Fx(sum); 
& D: \: y# |( B; J- I : K1 m% }' P5 p# _ 
    }+ j( ], S, R3 e6 m) @, g 
 3 o( i\" V5 V, U\" v\" c  K8 T 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
0 t& K. Q/ ?7 h    {2 _5 m- {& s% ~6 I9 Y& l5 S: a 
        sum = 0;% B2 v: _- D( c& y6 R$ L5 m 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
, m\" V( ?% h1 W! Q            sum += Wbc[j] * LbOut[j];& Q7 C9 X4 W: C, b 
         ' S; k7 r9 B8 K* ~ 
        LcOut = Fx(sum); 
\" d- `, s+ C0 u. b% ^    } 
4 G- v/ r9 p, f' Y: P- Y% `} 
$ i9 o8 u( e6 C# \: ^5 ?( A4 Bvoid backUp(int dataIndex)+ u, M- l, g' z) j: K6 i 
{7 ?' t' K5 j2 l- N\" p/ U 
    int i, j; 
) g- R8 l# I- ]9 z    double sum = 0;* x2 X& K\" }; l9 m4 m7 m6 j 
    //Lc层单元的一般化误差0 R: {6 Q\" m: D' N. D! z, _ 
    for (i = 0; i < OUT; i++)8 ^1 m1 R# ~  P: j' U7 m' N( M 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);# I  d7 ~( Y: A4 e! ^\" x 
 
1 H2 K2 b4 V6 k1 f8 p2 I( _    //Lb层单元的一般化误差& u- j3 d. t* _ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
! M9 Q% W4 `% K/ _( a; a    {6 N& O4 }* m: @ 
        sum = 0;9 V6 B% C3 {3 A) A1 p 
        for (j = 0; j < OUT; j++). X' \- J# m# Z- ~  F# Y 
        { 
1 b3 R) ?/ a. T' U& }; Q; Y5 x            sum += Wbc[j] * Dc[j];7 k% F\" B8 ]5 i# w& o$ u 
        } 
( \\" y: [8 b8 i; t1 e! G        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;* e$ [; i' o3 G, O8 H/ L  W 
    } 
: X6 D4 u/ \. b6 } 
/ |2 T* L' _& k* m    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
1 S/ Z, ]% @( p7 v1 h7 S # j. z3 c5 e; Z7 z! W+ O+ T1 u6 X 
    for (i = 0; i < OUT; i++)! J, c6 p( \& H- X& h! I$ v 
        for (j = 0; j < NEURON; j++): _/ G$ h' ^1 ~( U 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;+ J7 |: T- u8 P# A* S 
 + |! a1 A( T4 l8 u1 N% I 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)1 B8 ?0 ^( U# p, F7 U 
        for (j = 0; j < IN; j++)0 r' W$ y  J$ K7 L 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
  y0 ?9 S- _. a+ _9 I9 A6 X 
  T5 H$ |3 ~. A\" t2 W/ N( d5 l      
# J' h5 s. ^. _3 b; X  E6 e- M2 X. @     9 E3 J3 c; `3 A$ C% [ 
} 
& E. B! m) r\" }$ o5 o  r+ o 
$ b- V# U3 m6 Adouble result(double d1, double d2)6 G$ t+ y$ X; X) A+ N 
{$ e  j! W* ]: g 
    int i, j; 
0 G% ]( F/ o. Q0 w* k2 G1 l    double sum; 
3 v0 w! K/ ~1 _% w4 S0 K. n    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
% ]  {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 
 % u& f; d! D: E( r1 E 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)0 q4 u& z3 B: X$ I 
    {5 j% {# ~0 T/ f7 H/ a  r2 O7 ` 
        sum = 0;          
% I* e2 V& ~3 V; R% _8 T8 _' O        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
$ K$ R- d5 C$ X* m0 P- |+ m        LbOut= Fx(sum);# F# \3 D7 P- T% ~* I! X1 n/ V 
    }7 x: y7 i) ?: w! w0 N5 h9 w& Y+ r 
 
; Q- g1 x/ P0 j0 w5 r    sum = 0; 
/ V3 X# o6 j4 F    for (j = 0; j < NEURON; j++)% m* I' N) c  h) \% z 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
# u6 h; l4 n- g     ( f: u# W/ p5 x 
    LcOut[0] = Fx(sum);; n. U5 o) Z9 ?( S- ?# v6 J; i! E 
      
% v5 x/ W5 ?' Q\" q6 O4 O1 _    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
9 s2 L\" l7 U! v 8 _8 Z, z' }2 t* G% e' P 
 - m3 y! a& E5 x. \ 
}4 c) c( Y+ W% t 
void train() 
/ r! z6 g* e$ e{( q+ ?! h\" c( ^0 U; h- |+ r 
    int i, j, no = 0;  y; D& W1 a; u1 C, O$ c* l1 J  R  D 
    double e = 0; 
+ X$ i* C) N6 X) z    do{ 
0 h0 V3 V6 J3 A        e = 0;  p+ v5 x$ K; L/ z 
        for (i = 0; i < DATA; i++)6 @9 b0 k7 t, V  L 
        {8 ?. ~5 [1 c( C* a2 u 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
- p2 \  u' G* K0 w5 Y            backUp(i); 
* y- c0 f% \; X5 c4 @8 v( @9 s            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
6 U6 |5 W/ g/ C& {( Y( B7 z; D  ^        }: w' `2 {- H4 B1 ?3 t5 l0 Y 
         ' R6 b& |- K0 y  S\" ^: l0 ?( Y 
        cout << no << " " << e << endl;8 h0 ]) P9 p* D7 u! C& r 
        no++;; w$ d6 L$ y( t0 M$ |0 U, ? 
    } while (no < 1000); 
0 g) J% S9 v, d  D% d; D 
3 z1 \3 @  O' S\" |7 C9 q % N& H$ M3 R7 P( ^7 v0 i' g# D8 O 
} 
9 \0 Q! [( `9 _ 
- i8 s$ z9 }9 y1 lvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
0 ~/ r3 y9 Y: ]8 X{ 
. n: O5 {- D! W! x* q6 O     7 A  H  p$ P. S7 @2 A 
    setSample(); 
5 d0 q3 b9 ^, b8 y: v3 c    initNet(); 
& o- A, Y* l7 j# i) N! Q    train();% |5 l7 G/ e, L 
    double a, b;$ Q/ o, Q) _' K6 j$ N$ ?( S, } 
    while (1)' \6 ^' y6 S2 h 
    {9 {3 o6 m1 I# |3 `2 P 
        cout << "print two numbers" << endl; 
. `# D- }/ x! N- j8 h, ~        cin >> a >> b;+ {3 i' U4 p4 G( a8 _ 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl;' v; P\" e4 m# l. T8 O 
    } 
1 |6 K' z\" w9 A$ l     2 p: T+ q9 `! {% z\" _7 r 
     1 s' `. I8 U6 D* w; H* O 
}

8 [; [8 q- O3 s. J0 N9 g
! H N4 G4 C0 _8 S5 K, A

zan