[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>
7 O$ B+ X6 n9 W2 h#include <time.h>0 A3 R) ]& B( @ Q Z
#include <math.h>
( \$ b4 H. u1 k7 x. q# h6 c9 t#include <stdlib.h>
9 s1 n6 \5 c2 G. [$ M0 Q#include <iostream>
& B' P) a Y$ R# i+ ~; nusing namespace std;* Y, s6 H; t, q1 V
#define DATA 800
+ }! p& a, d+ Q) G#define IN 2& @8 U% L c. y/ p4 @, _* p' R
#define OUT 1, {* Q' }, \- \) w F2 D
#define NEURON 45
; Z6 e& p/ k ]) s#define TRAINC 20000* D. o2 k+ T- D# F# T
V Z, y* r# K: W# A' @& n3 u
double Fx(double x)
$ G0 l5 P% A( `9 y{0 t$ _0 |1 N5 r. ]. a2 p. a
return 1 / (1 + exp(-1 * x));% }; i$ e4 H0 H! U: t5 x; s: t7 i
}
7 w6 W1 R. a\" ^2 X//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层9 o) \' o9 K, A. ^- E
//样本输入
: r! }) p: d! l! p1 zdouble La[DATA][IN];. w% Q2 y. Y2 Q8 }9 X. H
//样本输出
: \8 R1 J, A: R& Ndouble Lc[DATA][OUT];
* j4 D: n8 H) Z) @. s8 J\" U//La->Lb权重
6 k/ Q* E8 T+ y# v& N8 b- E H6 n( fdouble Wab[NEURON][IN];
7 T7 l; M$ P3 P( b! s//Lb->Lc权重
) s @$ \' |/ r2 O1 k5 E( H0 g; C- Ydouble Wbc[OUT][NEURON];
; M z2 U# e4 `: L X//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...\" U) p0 w8 P/ k. h3 M
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
' o4 G! r1 ^3 F. I! a, J& ?\" l: N
3 d8 d4 r5 K% {$ N//Lb层输出
6 `- g; i2 Y3 S0 i' W. Fdouble LbOut[NEURON];
; w) X2 b. n' ^ G* r5 x! C0 M b//Lc层输出
: M% H( u; c' `' K) D( s1 Odouble LcOut[OUT];
( d2 K6 }7 a/ v' M# t$ N 7 @$ R# B8 s; i6 s
//Lc层单元的一般化误差. B. V/ V* A' e\" b! W# E+ p% M$ a\" C
double Dc[OUT];
' L; g/ f\" l\" m, M4 \//Lb层单元的一般化误差
$ U+ z) A& G: r5 J: Y% U( Vdouble Db[NEURON];, Z% l3 t4 Q9 o% T
6 L5 f) ~1 M% H
//设置样本数据. z3 E9 X! D; I3 L1 M+ E; d/ n
void setSample()\" S$ |3 R2 i; S: O* J
{! y9 g$ l1 x\" a3 Z) q
srand((unsigned)time(NULL));1 Y* d% T8 o: j; ~& K) }
int i, j;
7 |8 F! B2 l8 r- Z( f& k* p for (i = 0; i < DATA; i++)
* F) A0 c# C! r6 A5 z2 D% a {\" x3 G4 B/ {# R2 f
for (j = 0; j < IN; j++)
* p/ Q# R\" |6 D$ V {
\" }& N8 L4 l\" m La[j] = rand() % 1000 / 10.0;: c3 i& C, X% h* ?0 d! O$ |
}% n8 f6 i# T% ]3 p\" Z- Z& w
1 Q6 Z, k( W! {5 k5 p8 G/ A8 H for (j = 0; j < OUT; j++)
2 h Y6 @) t4 t, _6 Q Lc[j] = La[0] + La[1];
; b* y5 M\" n; E! r& i }
# h7 d: {8 x% k1 c& R6 A( d}5 D5 S; Z3 R7 g& Y
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
1 F9 O& E3 z/ }$ [, T7 R3 \! mvoid initNet()
' y5 I/ j: m; O* o% w{
, F2 I4 Y$ E* `5 E5 n+ L* k% U srand((unsigned)time(NULL));
1 Q+ q( t( @4 f& |+ G' Q% O ?' i //两部分的权值设置随机值【-1,1】
5 c\" \% l' `1 B k int i, j;/ i6 v- L, D' P I- `
for (i = 0; i < NEURON; i++) E- S\" f\" m5 {6 i, d5 S
for (j = 0; j < IN; j++)
' l! j1 W! c: N7 H {; `; H) ]0 J$ ]8 k* n
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;* ^) ]\" t3 ]\" \4 m2 l
Wab[j] /= 20;; J. X2 F4 K+ g K: a/ ]
}( |! j) |8 N+ S
. k* I7 V* G\" R\" A for (i = 0; i < OUT; i++)6 \* `1 z! ?, X! I# e
for (j = 0; j < NEURON; j++)! C2 K7 u0 _; q, y0 a\" k( Q
{
Y3 P# V6 S1 O& n Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
5 ]0 p% V* [. L$ u6 g Wbc[j] /= 20;
6 |4 c$ Z' {( [\" z: O5 F/ u }
% e3 ~, S+ i9 ]% I
* i0 H3 X2 O _# ~ f* v //找出每个向量最小最大值，并进行归一化! Z4 |9 g5 A; H9 ~5 g
for (i = 0; i < IN; i++)0 N; |6 i8 S5 W! c: _* D( t: n
{
\" b' s\" p3 o7 Y7 ?! i: G
7 ?! q* q% f1 M& g5 R MinIn = MaxIn = La[0];. F0 F3 d6 p% _* j\" p9 J
for (j = 0; j < DATA; j++): b* E4 [+ P/ `; k
{! r: C0 i4 L, g
if (MinIn > La[j])' X# y' b9 n/ N\" H ?
MinIn = La[j];
! y* U% R0 `6 K4 C! y- F if (MaxIn < La[j])
$ y. p/ j\" z; K% u MaxIn = La[j];
' z. B; |5 j& [\" R% u7 o7 g }
% r f8 D. @$ J* Z4 x/ U 5 W& k4 Q @2 p7 c1 _/ {
1 U9 d% ]: u' `, Z2 A6 ^/ V
}
% j1 O9 ~9 y% b
: l$ ^' b) c/ `6 ~5 [ for (i = 0; i < OUT; i++)
6 l: t9 G. B$ }/ G {
# t, c8 Y- X5 a, i, A/ q
8 u3 i\" ?5 o\" C MinOut = MaxOut = Lc[0];
9 m+ q( z n- e, P for (j = 0; j < DATA; j++) j8 {1 C% D) c7 T8 l
{) o1 J\" D7 b3 T
if (MinOut > Lc[j])
4 K2 z: J5 g2 l MinOut = Lc[j];% F( o) N8 w/ k
if (MaxOut < Lc[j])
b, F1 x6 M& ]7 ]4 u; x7 V MaxOut = Lc[j];
* |. l! z# \: W0 }. z: v- p }+ i! c( \# ?\" t* i7 v- K$ E1 a4 ]& F
, f/ m f; q9 q b2 \' C: k, f
}
( X$ m/ U$ T# Q' F' L7 k. H
+ w# R' Z+ x9 E- n8 G //归一化
. A3 D( S0 ]) [# ? i' O for (i = 0; i < IN; i++)
, t\" r- q, Y/ y* D' w% Q# n1 Y for (j = 0; j < DATA; j++)* P; \* p4 L( Z
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
- l, K5 ?- r9 c2 B1 ^ p* ^
, r' _: I9 S r, {
; ?/ |9 E, D5 ^9 ]3 _ for (i = 0; i < OUT; i++)
! x3 E( s. U5 B* w5 i* X2 I for (j = 0; j < DATA; j++)
+ w* n) x I\" `* |' N4 W Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);1 M+ h) C7 @3 V. D\" R6 ~/ {$ ~
- y4 ]3 N- s2 _# o8 D* O
7 [% k5 \+ c m* T
$ Q/ Y- M* q( W}
: x4 q- V d; a* T% [void getActiveVal(int dataIndex)
5 H' v$ B& a7 Y! g{. U0 F: }0 c* o! J# a; N\" B, D! c
int i, j;8 |3 J; h7 d }, Q8 S% ]
double sum;5 F# W\" |3 K! S\" \* }' D1 m
for (i = 0; i < NEURON; i++)8 E\" j% C9 @( b6 X0 p
{
k. \# G; ]4 t5 H n sum = 0;
; a% F4 A6 F6 {* G\" ?) Z for (j = 0; j < IN; j++)* y) Z$ H# o6 F- z* p0 K' s( n0 x9 P
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
& s5 V/ S+ k, v6 ?1 b
! f/ K8 \3 i1 o# C* F3 @& q! h LbOut = Fx(sum);9 R% Y* Y# g) B5 l
; q$ y8 s* L' h; b4 f }# m2 L$ ?' E# v4 M
; S1 }- p! w8 R& h$ o) n$ Q
for (i = 0; i < OUT; i++)
/ Z6 T8 y\" V' a# L# ^) | {, s) ^& Q6 h! E6 T/ p- G; D
sum = 0;
& P/ Q# E }; \+ q0 g for (j = 0; j < NEURON; j++)0 u# R( e* L1 z6 N; A+ Y1 @
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
n# Q\" |& _. ^+ _8 O3 A 7 p0 m- `( Z' L9 f- E
LcOut = Fx(sum);
: a* V/ U/ ]4 O: }; N }, p3 \, }4 u' v7 O4 M2 E3 r2 o
}
2 W. [+ L! {' y) Dvoid backUp(int dataIndex)
' J% E/ J\" j* C! m; d4 p9 W{
( u: r# q, g/ [ int i, j;1 N/ h% U' m* g g$ ~+ r
double sum = 0;
7 i ^/ t; b F3 f, B7 H3 ]0 q //Lc层单元的一般化误差1 v7 m' b5 e' D) K
for (i = 0; i < OUT; i++) j7 d\" X5 h2 u4 w9 v7 V
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
- i, B. x\" R8 q6 u
: i$ x _1 n$ t8 v* t //Lb层单元的一般化误差
* c) x% I# q/ R* B# v7 s, { for (i = 0; i < NEURON; i++)
5 L4 m3 L\" f* d( _7 J, P3 e {
! C+ P1 B& U) X sum = 0;
9 L8 U& n1 n0 v$ U) E9 U for (j = 0; j < OUT; j++)1 I& i7 Z5 {* t! k3 F L
{
7 }8 y5 M% I0 o7 {/ x! g1 y sum += Wbc[j] * Dc[j];
4 F/ q& ^8 r# l }0 B+ ?9 f ^# P\" e9 V
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
' a3 Z1 z# u/ `1 p2 F }
6 [7 Y3 l W& L5 o$ T: [ ; i% h9 Y3 j* K
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;9 w4 _6 O* a; ]/ _
) }. J0 D2 S. n5 V\" s/ P for (i = 0; i < OUT; i++)
2 K' L\" D2 g: X5 J& P5 |/ T$ y6 @ for (j = 0; j < NEURON; j++)% |& |) G. C+ [) e- e8 v& S
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;2 h5 q! J; O\" C$ b& s2 ~7 O( l
7 U4 v. x# f9 Y% o9 f for (i = 0; i < NEURON; i++)5 L9 J0 y$ K; | f/ N\" w% L
for (j = 0; j < IN; j++)+ W; g% |: v. q5 F7 F/ `6 K' N
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
5 n6 |1 I& a F+ s' S2 _
) ~' [0 `2 K) m# E( A7 X& A . _* |4 W4 A7 _2 H; Q3 p
4 ^+ c- X0 i$ L7 Q( X/ }
} Y j2 H, _% i- l) j9 P
8 d+ Q* B8 W. y
double result(double d1, double d2)
* \( V) S* O+ t0 Z{/ I2 ~$ y1 t! `6 u8 z0 E
int i, j;& b6 ?! N5 F6 I! C: i\" _9 y
double sum;
$ G4 E/ ]. n W d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;. k! ^& P* M4 ?
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 n# r9 g9 J# x) L4 M0 P
/ W, N1 k8 `3 q7 }; M+ W) R7 ~4 ^ for (i = 0; i < NEURON; i++)4 v9 B! h2 q/ W: b
{
% e$ h0 ^! x- Z3 t. m* D) a sum = 0;
% j; p8 N5 @; Q5 ^ sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;+ x+ | u' ?! j+ x2 [
LbOut= Fx(sum);& V1 p( n% `, a4 A\" {
}
* R2 p% V n' Y1 G* v5 Z 6 {8 c* S' ]6 s
sum = 0;, X0 G$ E1 N, Z
for (j = 0; j < NEURON; j++)
) G! W2 [\" W3 L' `2 x sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];( \3 y, w- ~: j( c
?9 k& I/ N, U LcOut[0] = Fx(sum);
1 `( Q$ w2 f' ~
! J! U: W% I6 w) e! h9 R, R return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;8 ^, Q- K$ x9 T8 e! \2 p4 U) R
/ i5 K+ F4 t) _
: O4 r5 Z* z5 S$ D
}3 Z& H. d( K4 ^6 G
void train()
3 @8 h/ A3 |9 D H{) |7 \$ i' ^0 I/ e! v
int i, j, no = 0;
6 h) m% \( Y, E3 U( d q; w% K9 { double e = 0;9 j% A; \ m4 a/ D
do{
7 H7 Y5 Z, \: h% N9 P3 o0 Y e = 0;1 F# L: G3 i- S* [1 y1 y0 P5 o3 c
for (i = 0; i < DATA; i++): r& l4 w! U$ a: s; A c& s' P
{
f\" o# j+ L$ e5 b* B; ]7 l5 ?1 w getActiveVal(i); ; `( S6 j2 J5 r\" h. v0 d
backUp(i);
8 c2 U, `( z$ l k e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);5 ^7 X1 S\" O$ V
}
& x\" O# f# M# x. m9 S( g7 Z
5 \: c0 V7 k4 S4 Q5 K cout << no << " " << e << endl;6 X( J1 f' F( P* e: w
no++;
! i3 A& M7 K! ]& M1 a* {% P } while (no < 1000);3 O- h# e\" x( b5 ~* ~; A% X
0 u% \# s7 Z% Z . h1 z- W\" j1 ]0 b$ [
}
Y) ~$ T* A4 m# w8 a
& H5 e1 J0 y7 e0 f* z) ]* p& evoid main(int argc, char const *argv[])
! D* E4 K( x- P$ r7 e) Z9 {6 b' F, y+ p{6 f$ u6 |( ^, D6 I/ Z' V8 X
* x. H& I6 p; u+ Y7 f; k
setSample();4 X8 D: c. z# }, W. C( S\" F2 E\" y
initNet();# A4 H* G; M! {6 Z
train();
0 x6 q' E8 x5 k. ?3 e$ a1 J4 T4 D- C$ ^ double a, b;# S4 R) m- P7 b* M9 _6 c\" c8 Z
while (1)/ i! i8 R3 g3 E* W: a% z3 m+ K8 v
{' t# R& N' E( A* p: O/ P
cout << "print two numbers" << endl; w3 X0 G& G( \! P! F, x2 J
cin >> a >> b;
5 A6 n( W1 Y$ A& o4 _9 l% Q$ v cout << "result:" << result(a, b) << endl;
$ F% y. d& f( e7 B2 l: e }
8 R% r1 G+ ]+ ^( @3 P$ O2 a
- |( T$ w1 w8 G1 |+ V! B4 ? ! P& x8 F; x, F5 Z/ }) \. b0 \ {3 ~
}

#include <stdio.h> 
7 O$ B+ X6 n9 W2 h#include <time.h>0 A3 R) ]& B( @  Q  Z 
#include <math.h> 
( \$ b4 H. u1 k7 x. q# h6 c9 t#include <stdlib.h> 
9 s1 n6 \5 c2 G. [$ M0 Q#include <iostream> 
& B' P) a  Y$ R# i+ ~; nusing namespace std;* Y, s6 H; t, q1 V 
#define DATA  800 
+ }! p& a, d+ Q) G#define IN 2& @8 U% L  c. y/ p4 @, _* p' R 
#define OUT 1, {* Q' }, \- \) w  F2 D 
#define NEURON 45 
; Z6 e& p/ k  ]) s#define TRAINC 20000* D. o2 k+ T- D# F# T 
   V  Z, y* r# K: W# A' @& n3 u 
double Fx(double x) 
$ G0 l5 P% A( `9 y{0 t$ _0 |1 N5 r. ]. a2 p. a 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));% }; i$ e4 H0 H! U: t5 x; s: t7 i 
} 
7 w6 W1 R. a\" ^2 X//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层9 o) \' o9 K, A. ^- E 
//样本输入 
: r! }) p: d! l! p1 zdouble La[DATA][IN];. w% Q2 y. Y2 Q8 }9 X. H 
//样本输出 
: \8 R1 J, A: R& Ndouble Lc[DATA][OUT]; 
* j4 D: n8 H) Z) @. s8 J\" U//La->Lb权重 
6 k/ Q* E8 T+ y# v& N8 b- E  H6 n( fdouble Wab[NEURON][IN]; 
7 T7 l; M$ P3 P( b! s//Lb->Lc权重 
) s  @$ \' |/ r2 O1 k5 E( H0 g; C- Ydouble Wbc[OUT][NEURON]; 
; M  z2 U# e4 `: L  X//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...\" U) p0 w8 P/ k. h3 M 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
' o4 G! r1 ^3 F. I! a, J& ?\" l: N 
3 d8 d4 r5 K% {$ N//Lb层输出 
6 `- g; i2 Y3 S0 i' W. Fdouble LbOut[NEURON]; 
; w) X2 b. n' ^  G* r5 x! C0 M  b//Lc层输出 
: M% H( u; c' `' K) D( s1 Odouble LcOut[OUT]; 
( d2 K6 }7 a/ v' M# t$ N 7 @$ R# B8 s; i6 s 
//Lc层单元的一般化误差. B. V/ V* A' e\" b! W# E+ p% M$ a\" C 
double Dc[OUT]; 
' L; g/ f\" l\" m, M4 \//Lb层单元的一般化误差 
$ U+ z) A& G: r5 J: Y% U( Vdouble Db[NEURON];, Z% l3 t4 Q9 o% T 
 6 L5 f) ~1 M% H 
//设置样本数据. z3 E9 X! D; I3 L1 M+ E; d/ n 
void setSample()\" S$ |3 R2 i; S: O* J 
{! y9 g$ l1 x\" a3 Z) q 
    srand((unsigned)time(NULL));1 Y* d% T8 o: j; ~& K) } 
    int i, j; 
7 |8 F! B2 l8 r- Z( f& k* p    for (i = 0; i < DATA; i++) 
* F) A0 c# C! r6 A5 z2 D% a    {\" x3 G4 B/ {# R2 f 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
* p/ Q# R\" |6 D$ V        { 
\" }& N8 L4 l\" m            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;: c3 i& C, X% h* ?0 d! O$ | 
        }% n8 f6 i# T% ]3 p\" Z- Z& w 
 
1 Q6 Z, k( W! {5 k5 p8 G/ A8 H        for (j = 0; j < OUT; j++) 
2 h  Y6 @) t4 t, _6 Q            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
; b* y5 M\" n; E! r& i    } 
# h7 d: {8 x% k1 c& R6 A( d}5 D5 S; Z3 R7 g& Y 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
1 F9 O& E3 z/ }$ [, T7 R3 \! mvoid initNet() 
' y5 I/ j: m; O* o% w{ 
, F2 I4 Y$ E* `5 E5 n+ L* k% U    srand((unsigned)time(NULL)); 
1 Q+ q( t( @4 f& |+ G' Q% O  ?' i    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
5 c\" \% l' `1 B  k    int i, j;/ i6 v- L, D' P  I- ` 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)  E- S\" f\" m5 {6 i, d5 S 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
' l! j1 W! c: N7 H        {; `; H) ]0 J$ ]8 k* n 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;* ^) ]\" t3 ]\" \4 m2 l 
            Wab[j] /= 20;; J. X2 F4 K+ g  K: a/ ] 
        }( |! j) |8 N+ S 
 
. k* I7 V* G\" R\" A    for (i = 0; i < OUT; i++)6 \* `1 z! ?, X! I# e 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)! C2 K7 u0 _; q, y0 a\" k( Q 
        { 
  Y3 P# V6 S1 O& n            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
5 ]0 p% V* [. L$ u6 g            Wbc[j] /= 20; 
6 |4 c$ Z' {( [\" z: O5 F/ u        } 
% e3 ~, S+ i9 ]% I      
* i0 H3 X2 O  _# ~  f* v    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化! Z4 |9 g5 A; H9 ~5 g 
    for (i = 0; i < IN; i++)0 N; |6 i8 S5 W! c: _* D( t: n 
    { 
\" b' s\" p3 o7 Y7 ?! i: G          
7 ?! q* q% f1 M& g5 R        MinIn = MaxIn = La[0];. F0 F3 d6 p% _* j\" p9 J 
        for (j = 0; j < DATA; j++): b* E4 [+ P/ `; k 
        {! r: C0 i4 L, g 
            if (MinIn > La[j])' X# y' b9 n/ N\" H  ? 
                MinIn = La[j]; 
! y* U% R0 `6 K4 C! y- F            if (MaxIn < La[j]) 
$ y. p/ j\" z; K% u                MaxIn = La[j]; 
' z. B; |5 j& [\" R% u7 o7 g        } 
% r  f8 D. @$ J* Z4 x/ U     5 W& k4 Q  @2 p7 c1 _/ { 
         1 U9 d% ]: u' `, Z2 A6 ^/ V 
    } 
% j1 O9 ~9 y% b 
: l$ ^' b) c/ `6 ~5 [    for (i = 0; i < OUT; i++) 
6 l: t9 G. B$ }/ G    { 
# t, c8 Y- X5 a, i, A/ q          
8 u3 i\" ?5 o\" C        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
9 m+ q( z  n- e, P        for (j = 0; j < DATA; j++)  j8 {1 C% D) c7 T8 l 
        {) o1 J\" D7 b3 T 
            if (MinOut > Lc[j]) 
4 K2 z: J5 g2 l                MinOut = Lc[j];% F( o) N8 w/ k 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
  b, F1 x6 M& ]7 ]4 u; x7 V                MaxOut = Lc[j]; 
* |. l! z# \: W0 }. z: v- p        }+ i! c( \# ?\" t* i7 v- K$ E1 a4 ]& F 
 , f/ m  f; q9 q  b2 \' C: k, f 
    } 
( X$ m/ U$ T# Q' F' L7 k. H 
+ w# R' Z+ x9 E- n8 G    //归一化 
. A3 D( S0 ]) [# ?  i' O    for (i = 0; i < IN; i++) 
, t\" r- q, Y/ y* D' w% Q# n1 Y        for (j = 0; j < DATA; j++)* P; \* p4 L( Z 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
- l, K5 ?- r9 c2 B1 ^  p* ^             
, r' _: I9 S  r, { 
; ?/ |9 E, D5 ^9 ]3 _    for (i = 0; i < OUT; i++) 
! x3 E( s. U5 B* w5 i* X2 I        for (j = 0; j < DATA; j++) 
+ w* n) x  I\" `* |' N4 W            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);1 M+ h) C7 @3 V. D\" R6 ~/ {$ ~ 
         - y4 ]3 N- s2 _# o8 D* O 
             
7 [% k5 \+ c  m* T 
$ Q/ Y- M* q( W} 
: x4 q- V  d; a* T% [void getActiveVal(int dataIndex) 
5 H' v$ B& a7 Y! g{. U0 F: }0 c* o! J# a; N\" B, D! c 
    int i, j;8 |3 J; h7 d  }, Q8 S% ] 
    double sum;5 F# W\" |3 K! S\" \* }' D1 m 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)8 E\" j% C9 @( b6 X0 p 
    { 
  k. \# G; ]4 t5 H  n        sum = 0; 
; a% F4 A6 F6 {* G\" ?) Z        for (j = 0; j < IN; j++)* y) Z$ H# o6 F- z* p0 K' s( n0 x9 P 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
& s5 V/ S+ k, v6 ?1 b          
! f/ K8 \3 i1 o# C* F3 @& q! h        LbOut = Fx(sum);9 R% Y* Y# g) B5 l 
 
; q$ y8 s* L' h; b4 f    }# m2 L$ ?' E# v4 M 
 ; S1 }- p! w8 R& h$ o) n$ Q 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
/ Z6 T8 y\" V' a# L# ^) |    {, s) ^& Q6 h! E6 T/ p- G; D 
        sum = 0; 
& P/ Q# E  }; \+ q0 g        for (j = 0; j < NEURON; j++)0 u# R( e* L1 z6 N; A+ Y1 @ 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
  n# Q\" |& _. ^+ _8 O3 A         7 p0 m- `( Z' L9 f- E 
        LcOut = Fx(sum); 
: a* V/ U/ ]4 O: }; N    }, p3 \, }4 u' v7 O4 M2 E3 r2 o 
} 
2 W. [+ L! {' y) Dvoid backUp(int dataIndex) 
' J% E/ J\" j* C! m; d4 p9 W{ 
( u: r# q, g/ [    int i, j;1 N/ h% U' m* g  g$ ~+ r 
    double sum = 0; 
7 i  ^/ t; b  F3 f, B7 H3 ]0 q    //Lc层单元的一般化误差1 v7 m' b5 e' D) K 
    for (i = 0; i < OUT; i++)  j7 d\" X5 h2 u4 w9 v7 V 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
- i, B. x\" R8 q6 u 
: i$ x  _1 n$ t8 v* t    //Lb层单元的一般化误差 
* c) x% I# q/ R* B# v7 s, {    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
5 L4 m3 L\" f* d( _7 J, P3 e    { 
! C+ P1 B& U) X        sum = 0; 
9 L8 U& n1 n0 v$ U) E9 U        for (j = 0; j < OUT; j++)1 I& i7 Z5 {* t! k3 F  L 
        { 
7 }8 y5 M% I0 o7 {/ x! g1 y            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
4 F/ q& ^8 r# l        }0 B+ ?9 f  ^# P\" e9 V 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
' a3 Z1 z# u/ `1 p2 F    } 
6 [7 Y3 l  W& L5 o$ T: [ ; i% h9 Y3 j* K 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;9 w4 _6 O* a; ]/ _ 
 
) }. J0 D2 S. n5 V\" s/ P    for (i = 0; i < OUT; i++) 
2 K' L\" D2 g: X5 J& P5 |/ T$ y6 @        for (j = 0; j < NEURON; j++)% |& |) G. C+ [) e- e8 v& S 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;2 h5 q! J; O\" C$ b& s2 ~7 O( l 
 
7 U4 v. x# f9 Y% o9 f    for (i = 0; i < NEURON; i++)5 L9 J0 y$ K; |  f/ N\" w% L 
        for (j = 0; j < IN; j++)+ W; g% |: v. q5 F7 F/ `6 K' N 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
5 n6 |1 I& a  F+ s' S2 _ 
) ~' [0 `2 K) m# E( A7 X& A     . _* |4 W4 A7 _2 H; Q3 p 
     4 ^+ c- X0 i$ L7 Q( X/ } 
}  Y  j2 H, _% i- l) j9 P 
 8 d+ Q* B8 W. y 
double result(double d1, double d2) 
* \( V) S* O+ t0 Z{/ I2 ~$ y1 t! `6 u8 z0 E 
    int i, j;& b6 ?! N5 F6 I! C: i\" _9 y 
    double sum; 
$ G4 E/ ]. n  W    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;. k! ^& P* M4 ? 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 n# r9 g9 J# x) L4 M0 P 
 
/ W, N1 k8 `3 q7 }; M+ W) R7 ~4 ^    for (i = 0; i < NEURON; i++)4 v9 B! h2 q/ W: b 
    { 
% e$ h0 ^! x- Z3 t. m* D) a        sum = 0;          
% j; p8 N5 @; Q5 ^        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;+ x+ |  u' ?! j+ x2 [ 
        LbOut= Fx(sum);& V1 p( n% `, a4 A\" { 
    } 
* R2 p% V  n' Y1 G* v5 Z 6 {8 c* S' ]6 s 
    sum = 0;, X0 G$ E1 N, Z 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
) G! W2 [\" W3 L' `2 x        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];( \3 y, w- ~: j( c 
      
  ?9 k& I/ N, U    LcOut[0] = Fx(sum); 
1 `( Q$ w2 f' ~      
! J! U: W% I6 w) e! h9 R, R    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;8 ^, Q- K$ x9 T8 e! \2 p4 U) R 
 / i5 K+ F4 t) _ 
 : O4 r5 Z* z5 S$ D 
}3 Z& H. d( K4 ^6 G 
void train() 
3 @8 h/ A3 |9 D  H{) |7 \$ i' ^0 I/ e! v 
    int i, j, no = 0; 
6 h) m% \( Y, E3 U( d  q; w% K9 {    double e = 0;9 j% A; \  m4 a/ D 
    do{ 
7 H7 Y5 Z, \: h% N9 P3 o0 Y        e = 0;1 F# L: G3 i- S* [1 y1 y0 P5 o3 c 
        for (i = 0; i < DATA; i++): r& l4 w! U$ a: s; A  c& s' P 
        { 
  f\" o# j+ L$ e5 b* B; ]7 l5 ?1 w            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                ; `( S6 j2 J5 r\" h. v0 d 
            backUp(i); 
8 c2 U, `( z$ l  k            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);5 ^7 X1 S\" O$ V 
        } 
& x\" O# f# M# x. m9 S( g7 Z          
5 \: c0 V7 k4 S4 Q5 K        cout << no << " " << e << endl;6 X( J1 f' F( P* e: w 
        no++; 
! i3 A& M7 K! ]& M1 a* {% P    } while (no < 1000);3 O- h# e\" x( b5 ~* ~; A% X 
 
0 u% \# s7 Z% Z . h1 z- W\" j1 ]0 b$ [ 
} 
  Y) ~$ T* A4 m# w8 a 
& H5 e1 J0 y7 e0 f* z) ]* p& evoid  main(int argc, char const *argv[]) 
! D* E4 K( x- P$ r7 e) Z9 {6 b' F, y+ p{6 f$ u6 |( ^, D6 I/ Z' V8 X 
     * x. H& I6 p; u+ Y7 f; k 
    setSample();4 X8 D: c. z# }, W. C( S\" F2 E\" y 
    initNet();# A4 H* G; M! {6 Z 
    train(); 
0 x6 q' E8 x5 k. ?3 e$ a1 J4 T4 D- C$ ^    double a, b;# S4 R) m- P7 b* M9 _6 c\" c8 Z 
    while (1)/ i! i8 R3 g3 E* W: a% z3 m+ K8 v 
    {' t# R& N' E( A* p: O/ P 
        cout << "print two numbers" << endl;  w3 X0 G& G( \! P! F, x2 J 
        cin >> a >> b; 
5 A6 n( W1 Y$ A& o4 _9 l% Q$ v        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
$ F% y. d& f( e7 B2 l: e    } 
8 R% r1 G+ ]+ ^( @3 P$ O2 a      
- |( T$ w1 w8 G1 |+ V! B4 ?     ! P& x8 F; x, F5 Z/ }) \. b0 \  {3 ~ 
}

; Y0 y$ N) z: ^8 u
1 L* I4 q$ t3 W( Y/ D) z

zan