[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>
% Z- H9 d. l# y8 x#include <time.h>- N0 Z: m2 z+ D
#include <math.h>
, W1 l9 J8 D$ p- i#include <stdlib.h>/ R\" g5 }; V) z9 B& A0 w\" X
#include <iostream>
4 l, A7 S. Q0 N; O T. Jusing namespace std;. @! ?6 Q8 v4 c\" N\" ?' \0 \* b7 I$ ]
#define DATA 800
* |% A$ \9 {! R\" D& [0 {#define IN 2- m% B/ i6 U4 ~: ~: G2 P
#define OUT 14 W; W: W J+ ]& y3 r3 A% B
#define NEURON 458 j# g1 ^$ b' E4 x* M5 l
#define TRAINC 20000
( M9 B- D) s9 w9 V# {4 a* Z : F0 v% y7 x/ g\" a U
double Fx(double x)
% T( o8 r9 T! O3 F% C F' [{
9 \. h: R, V\" i. I; V return 1 / (1 + exp(-1 * x));- ]\" T) Z& D\" C2 L G& I# }
}
; X' A9 C8 C: N* a. J5 N//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层( X# A4 t, }5 H0 m _) q% {
//样本输入
# ~$ ~. v) D9 Jdouble La[DATA][IN];
, k, g$ }0 v\" ~$ @! D//样本输出
3 {& x4 ]$ X7 ]4 P+ {\" gdouble Lc[DATA][OUT];5 Z. G/ s4 |& E7 _/ b
//La->Lb权重
$ `3 I7 ^# Q- F N0 \5 Ndouble Wab[NEURON][IN];$ R ^5 Q, J% |$ Q
//Lb->Lc权重& b( A) ~1 t6 U$ {1 n) W1 l8 U
double Wbc[OUT][NEURON];
5 m4 @0 q- ]0 ~# |* }//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出.../ ^6 }+ K4 O/ Y X: M; \4 e5 K
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
( g2 G6 ~& j. H2 J
1 Y! ` V& j/ w& C5 H//Lb层输出
, z3 Q; I2 @( Y: h) rdouble LbOut[NEURON];0 p2 ~) s J6 D) |: Q
//Lc层输出1 ^$ \\" v& K( X4 p2 Q
double LcOut[OUT];3 T. z9 A) J6 Q% b\" k( ~' K/ T7 h, B
+ p* V7 O' A: t+ n& K9 v3 ^
//Lc层单元的一般化误差# t o9 K/ F2 M' p0 {2 a
double Dc[OUT];% u# q9 N6 y. U7 z6 G/ a
//Lb层单元的一般化误差
\" p$ I m' I; F5 C9 Udouble Db[NEURON];- c- B0 A+ p# l: V( r/ I
8 @1 m {, u s) B$ Z# C
//设置样本数据$ M- X8 P6 s8 z, J4 B# p5 A
void setSample()
# G: T2 y/ |. \. N{
& L/ Z6 b2 H3 u3 u) _ srand((unsigned)time(NULL));3 [6 r3 y/ x! D9 R
int i, j;* m- @/ E. I% @9 G; q* X, P
for (i = 0; i < DATA; i++)
+ ]% k( T x9 _6 Y( n* p {
) ~ {. w4 N% f& U for (j = 0; j < IN; j++)! {6 t' f; I' d0 r1 \& ?
{
% z) T! b+ ~+ h$ G+ A* K1 P% c3 h La[j] = rand() % 1000 / 10.0;\" f4 h- R\" J5 y3 Q% I* c4 U. O
}
, E/ y4 R/ u6 e* t' v
$ s9 J G# P7 v3 c6 f for (j = 0; j < OUT; j++)% _, o/ {8 c. Y; {# g, o; {! ]
Lc[j] = La[0] + La[1];; G9 c) l( N: w0 e5 ?# X
}8 `2 e' R7 m# ]5 F3 q4 y
}
* z\" h* d% q; h! D/ |' S' t//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）2 b n+ P8 a- B& i* Y' g
void initNet() L% b+ w( ~0 k2 l8 H0 S j
{
/ @4 A' Q$ `9 L# j3 }8 U% l% P srand((unsigned)time(NULL));
* j8 M: k+ L, E5 ^9 Z //两部分的权值设置随机值【-1,1】. l+ k8 \, r$ C: B9 W, H& P: b) }3 V
int i, j;
+ R0 e9 x9 |& E. g2 o/ D( ? for (i = 0; i < NEURON; i++)7 v# F3 }% e# I) @
for (j = 0; j < IN; j++), h1 g6 S0 o. P) S
{, I S; y8 j! h% }\" S; g
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;' e! X3 m\" L3 n) v
Wab[j] /= 20;
* E* W7 o' I2 A' R p7 i: t }0 s# k1 D T% m/ H
$ E% F: h9 f: b3 ], ]# ] z
for (i = 0; i < OUT; i++)
! `7 [6 d& P0 Z5 P) ` for (j = 0; j < NEURON; j++)
1 N6 D$ a% Q9 t' u {% g8 M7 B1 T7 @; w
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;4 u7 @, P {6 X& d6 I
Wbc[j] /= 20;' X( t5 T/ C F8 k4 O5 q- Q
}
2 u+ |' D, C/ N5 P) W
0 v j' h! C' c8 T4 p //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
5 ?7 k/ e- m( b0 Y\" i0 v& R for (i = 0; i < IN; i++): `: j- z+ ]9 v# C
{
$ r1 J, z# a$ N\" k$ h: @: Z % F4 c e- e; [( b% _' B
MinIn = MaxIn = La[0];2 J. A0 u/ V' C
for (j = 0; j < DATA; j++) _5 K\" T; C. e/ `/ ~- B5 @
{1 l5 S1 }4 z\" d% a/ s
if (MinIn > La[j])
, y. D6 x% O/ i% z6 a1 c8 X- M MinIn = La[j];
% R6 Y$ o+ D6 B6 W7 O if (MaxIn < La[j])
s/ h5 V6 D6 w5 s MaxIn = La[j];
5 T; i) a8 i2 R: L X2 _5 h( [. z }
1 T9 s* b- T( K\" K. u9 s7 g ! V- Y l3 l6 P
$ S& ]8 \0 H& O! U4 x& r9 n }: F0 ~( [\" q\" c/ G C
0 O6 W- t1 i, p, }1 Y for (i = 0; i < OUT; i++)
C1 |6 C# k( J( D( M: k {$ |1 k2 u5 _6 u5 Y' ~# }
: r$ `, _, g' n
MinOut = MaxOut = Lc[0];+ b4 @9 D9 ]& S
for (j = 0; j < DATA; j++)
7 @( k3 W+ N9 W2 o' V8 b {
1 k! {! ?0 G: I4 a+ c) F' | if (MinOut > Lc[j])
( o# S# u- m/ y9 H7 P MinOut = Lc[j];5 K2 i4 D$ Q: H
if (MaxOut < Lc[j])/ n e$ v\" g- B' o/ V8 j9 P
MaxOut = Lc[j];
& m7 l) G# ?- R2 p5 V1 f5 Q1 v }; F+ l7 @( R0 t# U: F( L6 _ h8 u
. N1 T/ n( Z: b) T1 D( l0 q
} M4 c1 m1 T( g\" K+ M* N+ R
( j: k0 g/ W. _( K //归一化; [! s( ?) w. W# @: d& \# }2 x/ S0 h
for (i = 0; i < IN; i++)8 f7 ]# h- \5 @
for (j = 0; j < DATA; j++)3 C. m0 ^# d$ X$ F) C6 o. O8 X' r
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
. @2 Q8 G7 ~* Y( t3 D+ ~) Y
( |# q, Z3 l2 a* Z6 P( \ \" L' r$ P+ z; Q5 ?5 A. `0 }
for (i = 0; i < OUT; i++)
3 Q4 ?6 x T* e- h+ H2 [5 i for (j = 0; j < DATA; j++)( S1 t* M n7 k$ }1 A\" ]3 t
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);6 p! B q: Q$ S. Q
: a; g# Y* R4 Y
- W5 `3 ]) }1 r0 z) H& R $ ~' t- v8 S6 e& }+ N\" F
}/ p ]2 _2 t0 E/ ^
void getActiveVal(int dataIndex)
5 X$ {) \) J, M2 G9 o. I: C4 x/ p{
: p% F8 m6 j+ z; |$ y$ N5 m; q0 } int i, j;
8 L7 Q- S k. h& N double sum;
1 p6 i+ n' \. r$ T for (i = 0; i < NEURON; i++)) ]+ U) v# s2 @6 `8 |4 `
{% x3 Z; E+ G7 B6 ^% I$ o4 |7 @
sum = 0;
for (j = 0; j < IN; j++)
/ S1 I3 ?- k6 e+ ^ sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
0 H* x7 ]5 w2 Y9 O
3 D4 S% x4 z( ?! @8 K! L LbOut = Fx(sum);
! g8 z5 B\" V- J( ^
* v/ W* l6 o( x7 [ }\" ?% g/ L: p% Q3 q9 A
, X) ^& F' M# S( q
for (i = 0; i < OUT; i++)6 X/ r3 I, z' s/ J0 I: c. x
{8 H1 R C9 Q0 D) ^1 l
sum = 0;2 j- k$ x* ]8 f+ ^. i4 i
for (j = 0; j < NEURON; j++)2 o, {5 l5 L6 d$ I0 q
sum += Wbc[j] * LbOut[j];/ }' N7 P7 g6 v( G5 P+ o' z
5 F9 T* O& x( U# O/ S
LcOut = Fx(sum);/ S& c, L4 A* Q3 A, u
}$ x2 B, o\" `2 ~% w* Y8 F\" ?! Q
}& J1 `\" J1 e( X9 C9 D
void backUp(int dataIndex)5 _/ ^9 }4 m8 H: i) d
{
# Y r$ \7 n) G- N int i, j;
* M/ E* s Z* H double sum = 0;
! \& X& m4 _# X //Lc层单元的一般化误差; H& |* w6 L4 g0 q+ v
for (i = 0; i < OUT; i++)# V% \\" k: K# o2 V
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
9 F$ @+ m- `5 m% t
& S: L+ T6 I! D9 I //Lb层单元的一般化误差. P1 @1 A, {8 h9 x- M
for (i = 0; i < NEURON; i++)# H5 H A8 t2 Z' ~+ r2 v2 P2 g8 }
{
?* ]! Y j/ h+ T sum = 0;5 p- ]+ S2 u6 ^! C, ~, V3 q4 T
for (j = 0; j < OUT; j++). l6 R( V& u( i$ a3 L5 {
{
+ l% T. Z$ }, f* s5 a sum += Wbc[j] * Dc[j];4 X9 B\" {3 ]) p- ]5 ^6 ~
}
4 e8 m2 K8 ~\" p) y* U) k Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
4 }$ k J1 B7 ~) n1 h% }; @1 n& Q. D }
: |& C4 I# b: w% V! F / D3 z6 h2 k1 k0 a3 y8 R
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
5 Y3 `9 w& |3 w$ X/ v 4 j# _& T4 ]9 X9 N* P& f) u3 k0 g
for (i = 0; i < OUT; i++)
F# P g7 r! B$ V @ for (j = 0; j < NEURON; j++)
; A0 \, Q\" j9 J& _ Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;' d8 k) U1 }* @3 |5 Z
, E# g7 H. y) N6 y1 G0 M K for (i = 0; i < NEURON; i++); V( D% Z/ o1 S8 h% \
for (j = 0; j < IN; j++)
& s% b( X9 B& `. A5 v Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
6 Y2 f% [% V# z0 E ; F- J6 r# K8 l$ o2 k
% W! p7 {) F, @3 H7 I6 E- `
7 h6 q; S1 C, D5 q6 i}; E4 X7 V, }- O9 k& w8 S
% _* u/ J* ]( u, Idouble result(double d1, double d2) g7 U( h$ c P% n/ e
{
: u7 @# w3 E h\" ]6 f2 S int i, j;
3 e3 c& @5 i\" m( y0 @9 E- { double sum;
0 R$ @; Z7 ~% Y$ `2 v. s3 u: } d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;: R, D# {: n* H* }3 d# j
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
% T! U+ ^0 q3 T) X
6 |! t. ~5 I0 \) s/ ^ for (i = 0; i < NEURON; i++)
- ~8 ?\" e/ L& r1 F: e2 F {
* w* }. o1 {$ { sum = 0;
, `$ z7 i( d8 C* l! ?8 ]$ @ sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;! G; o; o$ O: F! @; G1 L9 n
LbOut= Fx(sum);
% X8 ~) ]+ v( u }
f3 g0 x$ U2 p5 Y$ m ' d! w6 B }6 z( W3 M
sum = 0;5 [* u* j# Y: y, _! O
for (j = 0; j < NEURON; j++)
& `$ E; X+ `4 y% o sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
2 H' k2 Q) C: t) d4 W
3 \. v# ?3 L$ h. G3 x+ ?6 ~ LcOut[0] = Fx(sum);
) X/ z! F! ^- p
1 W. W+ ]/ z% P! H return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
/ ^$ \' x9 ]; h8 r 6 p3 s! I7 a l* \& _0 [
# G7 u( r* x8 @$ B0 w. Z}1 ~; J; s1 e1 z6 O! S) c6 _3 m
void train()& U0 d! z& B0 V6 ^/ U
{4 @\" J& q4 ~' f/ Y$ W
int i, j, no = 0;: b' J; g6 l- S. r- A/ N
double e = 0;
* w$ I5 O# O% A do{$ i5 Z K2 D g, j, H
e = 0;
- ~) R& ]. z0 ?9 f# M' c8 A for (i = 0; i < DATA; i++)
\" B3 {, ]: Y0 m\" Y. E {
/ T7 x. f7 d: | getActiveVal(i); # R/ p+ N! E! i& B\" Y
backUp(i);
( g6 x/ |. C2 L9 K5 ]; V5 \ e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
. F/ \5 P, X/ f9 S! D* S }2 x! K( G+ ^\" M* ^/ A1 c2 ]
: w; l\" |5 x1 u# o+ B) [2 j9 \* o* I
cout << no << " " << e << endl;% E' [ a! s; B6 B' n+ r
no++;% D$ p$ N4 E* x- Z& H9 o\" A
} while (no < 1000);% W2 _4 x/ x, O5 S6 G
+ z! ?$ u. F# d- e ( j2 I/ I7 x0 H6 y% D
}
3 x# o/ q, d9 U' v1 y3 t+ v 4 C6 \7 {, d$ g+ o8 P5 _3 k% }
void main(int argc, char const *argv[])
7 w8 @8 e6 Z8 r. e{. j* {1 h( l; T) V/ t2 ^8 h
p- q& c4 S8 {
setSample();
; `& Y( A+ V N. A/ w6 j initNet();
4 F1 F1 P9 P1 d2 V5 X4 ` train();5 I5 Q! b4 t' t! z+ G6 i/ R% V
double a, b;
: n* h2 j; V* N4 Q& F while (1)
/ e I7 n7 [4 n' A5 n {
& q+ x; F9 j8 D# ^6 u% {: M cout << "print two numbers" << endl;8 d* d) \9 f3 H
cin >> a >> b;/ H7 D' {9 e+ V$ B6 n% W' K
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
3 J1 k Y1 i' D\" @/ Q1 ` }# K) N; ]/ s! M9 |: d\" C) A7 X
5 n6 T6 p- R8 k\" }2 _
( | k* R# p f7 x2 v l}

#include <stdio.h> 
% Z- H9 d. l# y8 x#include <time.h>- N0 Z: m2 z+ D 
#include <math.h> 
, W1 l9 J8 D$ p- i#include <stdlib.h>/ R\" g5 }; V) z9 B& A0 w\" X 
#include <iostream> 
4 l, A7 S. Q0 N; O  T. Jusing namespace std;. @! ?6 Q8 v4 c\" N\" ?' \0 \* b7 I$ ] 
#define DATA  800 
* |% A$ \9 {! R\" D& [0 {#define IN 2- m% B/ i6 U4 ~: ~: G2 P 
#define OUT 14 W; W: W  J+ ]& y3 r3 A% B 
#define NEURON 458 j# g1 ^$ b' E4 x* M5 l 
#define TRAINC 20000 
( M9 B- D) s9 w9 V# {4 a* Z : F0 v% y7 x/ g\" a  U 
double Fx(double x) 
% T( o8 r9 T! O3 F% C  F' [{ 
9 \. h: R, V\" i. I; V    return 1 / (1 + exp(-1 * x));- ]\" T) Z& D\" C2 L  G& I# } 
} 
; X' A9 C8 C: N* a. J5 N//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层( X# A4 t, }5 H0 m  _) q% { 
//样本输入 
# ~$ ~. v) D9 Jdouble La[DATA][IN]; 
, k, g$ }0 v\" ~$ @! D//样本输出 
3 {& x4 ]$ X7 ]4 P+ {\" gdouble Lc[DATA][OUT];5 Z. G/ s4 |& E7 _/ b 
//La->Lb权重 
$ `3 I7 ^# Q- F  N0 \5 Ndouble Wab[NEURON][IN];$ R  ^5 Q, J% |$ Q 
//Lb->Lc权重& b( A) ~1 t6 U$ {1 n) W1 l8 U 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
5 m4 @0 q- ]0 ~# |* }//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出.../ ^6 }+ K4 O/ Y  X: M; \4 e5 K 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
( g2 G6 ~& j. H2 J 
1 Y! `  V& j/ w& C5 H//Lb层输出 
, z3 Q; I2 @( Y: h) rdouble LbOut[NEURON];0 p2 ~) s  J6 D) |: Q 
//Lc层输出1 ^$ \\" v& K( X4 p2 Q 
double LcOut[OUT];3 T. z9 A) J6 Q% b\" k( ~' K/ T7 h, B 
 + p* V7 O' A: t+ n& K9 v3 ^ 
//Lc层单元的一般化误差# t  o9 K/ F2 M' p0 {2 a 
double Dc[OUT];% u# q9 N6 y. U7 z6 G/ a 
//Lb层单元的一般化误差 
\" p$ I  m' I; F5 C9 Udouble Db[NEURON];- c- B0 A+ p# l: V( r/ I 
 8 @1 m  {, u  s) B$ Z# C 
//设置样本数据$ M- X8 P6 s8 z, J4 B# p5 A 
void setSample() 
# G: T2 y/ |. \. N{ 
& L/ Z6 b2 H3 u3 u) _    srand((unsigned)time(NULL));3 [6 r3 y/ x! D9 R 
    int i, j;* m- @/ E. I% @9 G; q* X, P 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
+ ]% k( T  x9 _6 Y( n* p    { 
) ~  {. w4 N% f& U        for (j = 0; j < IN; j++)! {6 t' f; I' d0 r1 \& ? 
        { 
% z) T! b+ ~+ h$ G+ A* K1 P% c3 h            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;\" f4 h- R\" J5 y3 Q% I* c4 U. O 
        } 
, E/ y4 R/ u6 e* t' v 
$ s9 J  G# P7 v3 c6 f        for (j = 0; j < OUT; j++)% _, o/ {8 c. Y; {# g, o; {! ] 
            Lc[j] = La[0] + La[1];; G9 c) l( N: w0 e5 ?# X 
    }8 `2 e' R7 m# ]5 F3 q4 y 
} 
* z\" h* d% q; h! D/ |' S' t//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）2 b  n+ P8 a- B& i* Y' g 
void initNet()  L% b+ w( ~0 k2 l8 H0 S  j 
{ 
/ @4 A' Q$ `9 L# j3 }8 U% l% P    srand((unsigned)time(NULL)); 
* j8 M: k+ L, E5 ^9 Z    //两部分的权值设置随机值【-1,1】. l+ k8 \, r$ C: B9 W, H& P: b) }3 V 
    int i, j; 
+ R0 e9 x9 |& E. g2 o/ D( ?    for (i = 0; i < NEURON; i++)7 v# F3 }% e# I) @ 
        for (j = 0; j < IN; j++), h1 g6 S0 o. P) S 
        {, I  S; y8 j! h% }\" S; g 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;' e! X3 m\" L3 n) v 
            Wab[j] /= 20; 
* E* W7 o' I2 A' R  p7 i: t        }0 s# k1 D  T% m/ H 
 $ E% F: h9 f: b3 ], ]# ]  z 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
! `7 [6 d& P0 Z5 P) `        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
1 N6 D$ a% Q9 t' u        {% g8 M7 B1 T7 @; w 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;4 u7 @, P  {6 X& d6 I 
            Wbc[j] /= 20;' X( t5 T/ C  F8 k4 O5 q- Q 
        } 
2 u+ |' D, C/ N5 P) W      
0 v  j' h! C' c8 T4 p    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
5 ?7 k/ e- m( b0 Y\" i0 v& R    for (i = 0; i < IN; i++): `: j- z+ ]9 v# C 
    { 
$ r1 J, z# a$ N\" k$ h: @: Z         % F4 c  e- e; [( b% _' B 
        MinIn = MaxIn = La[0];2 J. A0 u/ V' C 
        for (j = 0; j < DATA; j++)  _5 K\" T; C. e/ `/ ~- B5 @ 
        {1 l5 S1 }4 z\" d% a/ s 
            if (MinIn > La[j]) 
, y. D6 x% O/ i% z6 a1 c8 X- M                MinIn = La[j]; 
% R6 Y$ o+ D6 B6 W7 O            if (MaxIn < La[j]) 
  s/ h5 V6 D6 w5 s                MaxIn = La[j]; 
5 T; i) a8 i2 R: L  X2 _5 h( [. z        } 
1 T9 s* b- T( K\" K. u9 s7 g     ! V- Y  l3 l6 P 
          
$ S& ]8 \0 H& O! U4 x& r9 n    }: F0 ~( [\" q\" c/ G  C 
 
0 O6 W- t1 i, p, }1 Y    for (i = 0; i < OUT; i++) 
  C1 |6 C# k( J( D( M: k    {$ |1 k2 u5 _6 u5 Y' ~# } 
         : r$ `, _, g' n 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];+ b4 @9 D9 ]& S 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
7 @( k3 W+ N9 W2 o' V8 b        { 
1 k! {! ?0 G: I4 a+ c) F' |            if (MinOut > Lc[j]) 
( o# S# u- m/ y9 H7 P                MinOut = Lc[j];5 K2 i4 D$ Q: H 
            if (MaxOut < Lc[j])/ n  e$ v\" g- B' o/ V8 j9 P 
                MaxOut = Lc[j]; 
& m7 l) G# ?- R2 p5 V1 f5 Q1 v        }; F+ l7 @( R0 t# U: F( L6 _  h8 u 
 . N1 T/ n( Z: b) T1 D( l0 q 
    }  M4 c1 m1 T( g\" K+ M* N+ R 
 
( j: k0 g/ W. _( K    //归一化; [! s( ?) w. W# @: d& \# }2 x/ S0 h 
    for (i = 0; i < IN; i++)8 f7 ]# h- \5 @ 
        for (j = 0; j < DATA; j++)3 C. m0 ^# d$ X$ F) C6 o. O8 X' r 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
. @2 Q8 G7 ~* Y( t3 D+ ~) Y             
( |# q, Z3 l2 a* Z6 P( \ \" L' r$ P+ z; Q5 ?5 A. `0 } 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
3 Q4 ?6 x  T* e- h+ H2 [5 i        for (j = 0; j < DATA; j++)( S1 t* M  n7 k$ }1 A\" ]3 t 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);6 p! B  q: Q$ S. Q 
         : a; g# Y* R4 Y 
             
- W5 `3 ]) }1 r0 z) H& R $ ~' t- v8 S6 e& }+ N\" F 
}/ p  ]2 _2 t0 E/ ^ 
void getActiveVal(int dataIndex) 
5 X$ {) \) J, M2 G9 o. I: C4 x/ p{ 
: p% F8 m6 j+ z; |$ y$ N5 m; q0 }    int i, j; 
8 L7 Q- S  k. h& N    double sum; 
1 p6 i+ n' \. r$ T    for (i = 0; i < NEURON; i++)) ]+ U) v# s2 @6 `8 |4 ` 
    {% x3 Z; E+ G7 B6 ^% I$ o4 |7 @ 
        sum = 0; 
  {0 |& N8 W7 r' s3 k) A+ i% R8 s- j6 F        for (j = 0; j < IN; j++) 
/ S1 I3 ?- k6 e+ ^            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
0 H* x7 ]5 w2 Y9 O          
3 D4 S% x4 z( ?! @8 K! L        LbOut = Fx(sum); 
! g8 z5 B\" V- J( ^ 
* v/ W* l6 o( x7 [    }\" ?% g/ L: p% Q3 q9 A 
 , X) ^& F' M# S( q 
    for (i = 0; i < OUT; i++)6 X/ r3 I, z' s/ J0 I: c. x 
    {8 H1 R  C9 Q0 D) ^1 l 
        sum = 0;2 j- k$ x* ]8 f+ ^. i4 i 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)2 o, {5 l5 L6 d$ I0 q 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];/ }' N7 P7 g6 v( G5 P+ o' z 
         5 F9 T* O& x( U# O/ S 
        LcOut = Fx(sum);/ S& c, L4 A* Q3 A, u 
    }$ x2 B, o\" `2 ~% w* Y8 F\" ?! Q 
}& J1 `\" J1 e( X9 C9 D 
void backUp(int dataIndex)5 _/ ^9 }4 m8 H: i) d 
{ 
# Y  r$ \7 n) G- N    int i, j; 
* M/ E* s  Z* H    double sum = 0; 
! \& X& m4 _# X    //Lc层单元的一般化误差; H& |* w6 L4 g0 q+ v 
    for (i = 0; i < OUT; i++)# V% \\" k: K# o2 V 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
9 F$ @+ m- `5 m% t 
& S: L+ T6 I! D9 I    //Lb层单元的一般化误差. P1 @1 A, {8 h9 x- M 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)# H5 H  A8 t2 Z' ~+ r2 v2 P2 g8 } 
    { 
  ?* ]! Y  j/ h+ T        sum = 0;5 p- ]+ S2 u6 ^! C, ~, V3 q4 T 
        for (j = 0; j < OUT; j++). l6 R( V& u( i$ a3 L5 { 
        { 
+ l% T. Z$ }, f* s5 a            sum += Wbc[j] * Dc[j];4 X9 B\" {3 ]) p- ]5 ^6 ~ 
        } 
4 e8 m2 K8 ~\" p) y* U) k        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
4 }$ k  J1 B7 ~) n1 h% }; @1 n& Q. D    } 
: |& C4 I# b: w% V! F / D3 z6 h2 k1 k0 a3 y8 R 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
5 Y3 `9 w& |3 w$ X/ v 4 j# _& T4 ]9 X9 N* P& f) u3 k0 g 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
  F# P  g7 r! B$ V  @        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
; A0 \, Q\" j9 J& _            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;' d8 k) U1 }* @3 |5 Z 
 
, E# g7 H. y) N6 y1 G0 M  K    for (i = 0; i < NEURON; i++); V( D% Z/ o1 S8 h% \ 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
& s% b( X9 B& `. A5 v            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
6 Y2 f% [% V# z0 E ; F- J6 r# K8 l$ o2 k 
     % W! p7 {) F, @3 H7 I6 E- ` 
      
7 h6 q; S1 C, D5 q6 i}; E4 X7 V, }- O9 k& w8 S 
 
% _* u/ J* ]( u, Idouble result(double d1, double d2)  g7 U( h$ c  P% n/ e 
{ 
: u7 @# w3 E  h\" ]6 f2 S    int i, j; 
3 e3 c& @5 i\" m( y0 @9 E- {    double sum; 
0 R$ @; Z7 ~% Y$ `2 v. s3 u: }    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;: R, D# {: n* H* }3 d# j 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
% T! U+ ^0 q3 T) X 
6 |! t. ~5 I0 \) s/ ^    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
- ~8 ?\" e/ L& r1 F: e2 F    { 
* w* }. o1 {$ {        sum = 0;          
, `$ z7 i( d8 C* l! ?8 ]$ @        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;! G; o; o$ O: F! @; G1 L9 n 
        LbOut= Fx(sum); 
% X8 ~) ]+ v( u    } 
  f3 g0 x$ U2 p5 Y$ m ' d! w6 B  }6 z( W3 M 
    sum = 0;5 [* u* j# Y: y, _! O 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
& `$ E; X+ `4 y% o        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
2 H' k2 Q) C: t) d4 W      
3 \. v# ?3 L$ h. G3 x+ ?6 ~    LcOut[0] = Fx(sum); 
) X/ z! F! ^- p      
1 W. W+ ]/ z% P! H    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
/ ^$ \' x9 ]; h8 r 6 p3 s! I7 a  l* \& _0 [ 
 
# G7 u( r* x8 @$ B0 w. Z}1 ~; J; s1 e1 z6 O! S) c6 _3 m 
void train()& U0 d! z& B0 V6 ^/ U 
{4 @\" J& q4 ~' f/ Y$ W 
    int i, j, no = 0;: b' J; g6 l- S. r- A/ N 
    double e = 0; 
* w$ I5 O# O% A    do{$ i5 Z  K2 D  g, j, H 
        e = 0; 
- ~) R& ]. z0 ?9 f# M' c8 A        for (i = 0; i < DATA; i++) 
\" B3 {, ]: Y0 m\" Y. E        { 
/ T7 x. f7 d: |            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                # R/ p+ N! E! i& B\" Y 
            backUp(i); 
( g6 x/ |. C2 L9 K5 ]; V5 \            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
. F/ \5 P, X/ f9 S! D* S        }2 x! K( G+ ^\" M* ^/ A1 c2 ] 
         : w; l\" |5 x1 u# o+ B) [2 j9 \* o* I 
        cout << no << " " << e << endl;% E' [  a! s; B6 B' n+ r 
        no++;% D$ p$ N4 E* x- Z& H9 o\" A 
    } while (no < 1000);% W2 _4 x/ x, O5 S6 G 
 
+ z! ?$ u. F# d- e ( j2 I/ I7 x0 H6 y% D 
} 
3 x# o/ q, d9 U' v1 y3 t+ v 4 C6 \7 {, d$ g+ o8 P5 _3 k% } 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
7 w8 @8 e6 Z8 r. e{. j* {1 h( l; T) V/ t2 ^8 h 
       p- q& c4 S8 { 
    setSample(); 
; `& Y( A+ V  N. A/ w6 j    initNet(); 
4 F1 F1 P9 P1 d2 V5 X4 `    train();5 I5 Q! b4 t' t! z+ G6 i/ R% V 
    double a, b; 
: n* h2 j; V* N4 Q& F    while (1) 
/ e  I7 n7 [4 n' A5 n    { 
& q+ x; F9 j8 D# ^6 u% {: M        cout << "print two numbers" << endl;8 d* d) \9 f3 H 
        cin >> a >> b;/ H7 D' {9 e+ V$ B6 n% W' K 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
3 J1 k  Y1 i' D\" @/ Q1 `    }# K) N; ]/ s! M9 |: d\" C) A7 X 
      
5 n6 T6 p- R8 k\" }2 _      
( |  k* R# p  f7 x2 v  l}

$ T- z% L' u" P3 q1 A7 T

5 z( s7 O8 E+ Q+ h: ?+ e) `

zan