[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>
- Y- O: n) W! `6 R: W8 X\" `, S. {) K#include <time.h>4 O8 j# o\" l3 \
#include <math.h>
\" E! e; G& |\" Q& U2 D#include <stdlib.h>: c' i. B2 M! X! G# P\" y+ Q: v
#include <iostream>
0 P3 m* j+ v rusing namespace std;$ X- l7 B# {% D
#define DATA 800! m' Z5 h$ }& r0 q) S/ M0 ~
#define IN 2+ t6 X6 o8 e6 Y8 M% X8 ]
#define OUT 1. h& N+ g- m5 {% a x) m
#define NEURON 452 ?0 {* g: x* j6 G6 O8 f
#define TRAINC 20000' y# ?' M, {( p9 g$ {8 S' k
$ J w8 d4 h$ X; P! U
double Fx(double x)
8 ~4 E7 e0 N4 s+ A; e; i7 D{+ w\" R- O# r8 G4 F6 C\" F
return 1 / (1 + exp(-1 * x));# z& Z% ^. T: h( @0 c
}* `* g2 g9 Q( X$ ?' `
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层. |\" p& ^\" F1 l' {/ l+ e2 C8 u; u8 W
//样本输入 m/ w: Y* Q1 p% n
double La[DATA][IN];/ x/ [\" p; T5 a9 O
//样本输出: Z3 j& v( q/ K' Y! N6 Z0 \
double Lc[DATA][OUT];8 a4 @. h8 l! L: j% {) y7 G+ O
//La->Lb权重
: u2 i1 y& o- M: u9 F7 Ydouble Wab[NEURON][IN];
7 I/ M, s1 u. K1 X) M3 x3 y//Lb->Lc权重! P( {) c$ g* t) I- a4 V! ?4 W
double Wbc[OUT][NEURON];
- K' l) W; z+ v7 y+ Q1 \0 L: {//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...% g. E2 d6 I/ a; t2 O
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];0 a! }! a8 U( O/ r. `0 b
, B x! N4 C8 S: g
//Lb层输出
; A5 R. y( i! D. X R T; \6 Zdouble LbOut[NEURON];
, M4 k% O+ e9 w9 J/ P) N//Lc层输出
\" k3 k1 h w: c; w R2 [$ cdouble LcOut[OUT];
+ |# H\" U+ I# Y5 \& q* p; Q+ e
. \5 T% m9 n' _, D//Lc层单元的一般化误差
, H) L; }7 q& G+ D( Edouble Dc[OUT]; o: y4 w% M4 J% k4 C q
//Lb层单元的一般化误差
% _1 \0 B! e7 c5 ^7 Rdouble Db[NEURON];+ D/ j1 U( i. ^ l3 M- p
G9 ~3 e7 R' P' ?, p) ^/ N5 U//设置样本数据' k' N: g' N- @9 l. q) d; c Y# A
void setSample(): g* t: j }; B3 d3 q
{
, ?8 Z! Q: C A, f: Y6 M srand((unsigned)time(NULL));
8 l2 b! I' C1 v8 n3 z int i, j;
+ z) C! v/ y5 W7 h for (i = 0; i < DATA; i++)* V! R- }4 r Q
{# [* G$ h: U% l; L+ D
for (j = 0; j < IN; j++)
: b1 C+ S- U* E4 x2 I {: j* t\" Z J1 V5 c: s
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;% m& J l% ]% Z, j4 k4 l8 C( d
}
: Z# C2 y& ]7 c : `7 } S O; p9 D6 S
for (j = 0; j < OUT; j++)
( ?# b6 ` v. V0 S+ _- R7 v) z# W+ S Lc[j] = La[0] + La[1];
( J\" `8 G; |5 M, ?* o2 ^ G }
) b$ S8 x. {, Z& v}
- ^3 C* |& S j' E! i( H* f: u//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
! T0 }6 _) t8 q& Pvoid initNet()
9 D! x6 v3 C- Y5 E{
, \$ P8 F6 s9 t srand((unsigned)time(NULL));/ |\" {% K, l9 E$ D\" w5 Y. n
//两部分的权值设置随机值【-1,1】5 M# u5 a/ d- h( X; z* y
int i, j;5 y% n* b' H0 R0 \# A+ n
for (i = 0; i < NEURON; i++)
\" x* q j) E+ s7 D for (j = 0; j < IN; j++)
6 j7 x% G( Y2 X4 f( y m {
8 t* {8 z% l8 F# H. l% I Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;& a/ Z+ @; u! a. T- A: n: E
Wab[j] /= 20;
. f: X/ X( f6 X; j7 _ f }
0 {4 Z8 w, W% Y0 Q- s7 Y \" r/ J$ h; ]2 F: s
for (i = 0; i < OUT; i++)
) H& L. u* e( M$ } for (j = 0; j < NEURON; j++)
! ~* d5 p: W. {\" v9 \7 u% s {
1 x. Q1 R, V% V* X- i H) g Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
& X3 q) l7 p9 O Wbc[j] /= 20;
7 l H1 M$ S- @\" l' b }
, {4 U; A8 G9 s- C8 A5 y, Q: ]; X
0 M, E, \' v. G8 U6 w //找出每个向量最小最大值，并进行归一化* x( Y y) S0 `$ z3 ?- x
for (i = 0; i < IN; i++)
7 ?0 {! A' A- }) i' A {+ \( w! k$ K# t# |7 }1 q8 `3 ~
4 A( I# ^8 Z) V* D5 K1 M% H- z+ g MinIn = MaxIn = La[0];4 Z2 @3 Q5 z {! Y3 X' ^6 M6 i* f
for (j = 0; j < DATA; j++) u X( K# n s$ e+ q
{$ N) H\" W$ P- C1 k1 T B! ?( N* C
if (MinIn > La[j]), D) A3 Z6 X/ R\" i9 v k3 v) q
MinIn = La[j];
: u& o1 s% a6 D if (MaxIn < La[j])\" k7 v/ W* V2 \1 l% X1 d& W
MaxIn = La[j];' k5 {/ z4 `: m$ H; t( X
}
7 S3 a: I! d' Z+ P 6 U/ N, u6 R1 x9 `7 l, r+ i1 M2 f8 I
! }# [7 l3 z: h }$ O! z2 s8 n6 i5 R, P) y
5 \2 g. ]7 e- f6 ^$ h# y for (i = 0; i < OUT; i++)7 h& v+ m, {/ m5 }; [' {9 |
{# o9 ?! N/ D! Z( r, p: h
9 N8 w/ | h\" J% F% T, d3 J
MinOut = MaxOut = Lc[0];
/ L1 U4 x n% Z! H6 q\" {1 ^ for (j = 0; j < DATA; j++)
m! K: F% ?5 E' L( ]0 y) _ {7 c7 M, P# e% S9 d
if (MinOut > Lc[j])2 i7 @1 q+ ]6 d3 S5 P
MinOut = Lc[j];
/ Y# f/ \7 Q+ U2 {0 z9 } if (MaxOut < Lc[j])\" ]* e2 j b+ E* D
MaxOut = Lc[j];
4 J ?9 k; n5 G) b }/ s8 e- q8 J- R- i1 h
6 l6 L ^. x! W/ Q. o# U }8 Q\" m1 h9 H5 w7 _
9 b1 G( o6 A6 s1 a. p3 h( h& B$ t //归一化
9 N' Y( ]/ M$ v% N* {- h( W* w for (i = 0; i < IN; i++)4 ~; a% u! M8 T3 u. P( G
for (j = 0; j < DATA; j++)
( j. v0 ^6 d4 z6 [2 G/ A$ N\" k La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
. k( m* c4 R1 d, q\" f ! V2 A$ \1 F# U
6 X# l/ L7 Y& d\" B5 y8 E' { for (i = 0; i < OUT; i++)7 q- f/ v( Y+ H) L! o3 l( d3 P
for (j = 0; j < DATA; j++)
: U/ l# Z+ v/ T; w+ Z, H Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
+ g) [: R) k. S+ T% B6 f1 _
! m' f8 k2 x8 Z0 V
% V% u/ f' R3 F# i! `! [
8 Y# T1 Z# n5 _* n+ x/ C9 T}
' A+ f- i6 P# ~2 H7 Nvoid getActiveVal(int dataIndex)
1 N$ @6 n9 n! a8 W{2 N3 t- g3 c3 [ [$ p# i
int i, j;
# F4 b\" e/ ]6 Z5 O double sum;
; s5 ?, \# }+ L\" V for (i = 0; i < NEURON; i++)8 y, ]' Q! c9 y4 d1 ]) a0 u
{. {! W9 q+ t2 A S1 X. H
sum = 0;
\" ~6 q# e7 f8 W7 c' U for (j = 0; j < IN; j++): H5 }4 U0 J/ n3 g6 Z
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
9 g/ A9 f( h0 U& A( _* P/ q) W\" V, `
LbOut = Fx(sum);6 i8 s\" I! y2 j: f. ]+ a
' q6 P8 ?& d+ i }6 O; [. p6 }3 l! P
$ ^9 `3 A5 f& s for (i = 0; i < OUT; i++)
5 e1 t, j7 }$ _7 p* a. J {
4 m6 m$ \. x) R/ e. a- d2 E1 W sum = 0;
# t! \* x3 w! U, W8 @3 j2 D) T. | for (j = 0; j < NEURON; j++)! c2 j) c3 v, T1 o' E7 W# q
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
' T, D' @1 l1 o9 j- s9 L
6 U$ Q% P1 m9 b LcOut = Fx(sum);
\" g( @( Q' q& b) D* F: G }
3 P0 R$ ]2 k5 n# ^9 q. O; p}5 N1 s. g/ E' E4 B4 f
void backUp(int dataIndex)2 x: o7 X! X( ~6 Q3 O. v8 m
{( ~2 g w\" U+ g; H
int i, j;% q2 q0 G @+ o+ S& }* A }) P0 q
double sum = 0;
0 {8 C: {% G$ }, | //Lc层单元的一般化误差 e+ e6 u4 e. v, y
for (i = 0; i < OUT; i++)
; K ?! K! W+ H$ N. x\" [ Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
$ O9 F, h( E+ d. U- j1 R) [
- a! I+ u0 q# ]\" N- ]) X# D //Lb层单元的一般化误差
9 }3 j# G7 V, g+ O& R5 t for (i = 0; i < NEURON; i++)
6 _5 B4 z& x$ h' t/ s! G {& u& R/ A& D7 {: Z: E
sum = 0;\" f, N! Z( f# P
for (j = 0; j < OUT; j++)
. c0 |+ H1 X. Q* o- U1 h6 r! { {- h8 o( y! T' o
sum += Wbc[j] * Dc[j];/ _- k( [+ \! k) s0 D t
}
- K/ q- G$ n2 F5 }7 N Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;# Z$ m W# A: L% S
}
' W9 V4 J$ V\" g/ G$ P; A5 [9 X' q
; E( Y) g\" I5 T* R; s double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
4 C; `6 P, ^4 }$ F) j0 s/ Z5 A / ?2 m/ t! r0 ?+ o$ H\" F
for (i = 0; i < OUT; i++)/ B6 U$ }- }2 j/ r! U& i( {
for (j = 0; j < NEURON; j++)/ l\" i, z. z8 S0 q/ }
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;# Y, _0 l# R4 ?( e\" D* {! f$ B# @
4 p6 k/ X; `3 l\" O/ W* M. h$ o\" H
for (i = 0; i < NEURON; i++). {+ T3 a7 h8 E0 z& Q* Q
for (j = 0; j < IN; j++)
- g% j1 h! K/ T7 N\" W& P Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
* a4 |* Y% q U2 x1 E1 F0 j ( x\" k/ Q5 r1 P9 b8 x6 g: l
3 ^2 ]7 c2 X( h7 s6 P- L) e
* f1 k' e6 s: ]. k* Q3 m}
& c' `' s( F6 v3 A) D; O\" c) ~
; \0 i3 |) r9 x6 |) W) ?double result(double d1, double d2)8 a- ^8 d' o) d0 k
{
7 ~/ f1 n8 @4 k int i, j;
% ~; e9 u4 ]' ?) R& K3 ~ double sum;8 N\" S! h- Q1 Y5 S4 G I
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;! F: w5 c\" K+ X* _$ b
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);% V! Q. l/ a\" s2 s/ c% z1 G9 h9 C
: K% c U9 i: Q0 G+ d
for (i = 0; i < NEURON; i++), w% L2 F. X* D4 b
{1 I) o4 h* f4 ?9 m4 D6 ~* ^: A
sum = 0; 6 Z7 h8 ?* ?) l% U! d, H6 W
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
: L. U, }! `$ p9 r7 \ LbOut= Fx(sum);+ @$ G; k) Q\" n! g! Y4 W. x
}( M+ M. _/ |- q& h, m$ M8 R
) Q$ {\" {* J/ s4 g% G4 s- K
sum = 0;8 t; P# M\" Y! J
for (j = 0; j < NEURON; j++)) m* }% F2 o% k5 J. V; N, w
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
9 M& a4 k. r5 N# {, S- H0 i % t% o# E' Y* `
LcOut[0] = Fx(sum);/ M7 |( |1 v( ^) n
. w |: D8 X1 D6 [3 r0 h$ Y
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
* ^9 ]3 e7 q( P2 a: n
( _: ~% [* i( e& P1 F) O
; k+ n\" ], s\" R8 O+ V}
/ F; U* J* q) e: P& U& a% u3 ?void train()/ r* b3 |2 G2 O3 m& n
{
: j0 l$ s! }+ ?1 o3 w int i, j, no = 0;% j6 n7 Y8 M8 e
double e = 0;
/ S4 E& U$ h\" c7 T% a% M( {* L% \: a do{4 m, C! i& w; O' G2 c6 h( T( ?& d
e = 0;
- R. E- U4 v' d) S y for (i = 0; i < DATA; i++)
1 I\" f. t# _1 n9 g7 } {( f$ Z! e7 m V- u
getActiveVal(i); # H4 s6 {# ?; K s
backUp(i);/ U: X9 Q# ]5 v1 `1 t! u# ~6 d
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);$ r# q& _- {/ A
}9 T' j( J) g0 m& Q7 o& n6 ]# J4 m( U
$ p- j. s* L ?\" y7 Y [ cout << no << " " << e << endl;
4 m+ Q5 \1 w7 I( ~. y no++;4 G5 z- k8 d$ x' L8 K
} while (no < 1000);
9 S$ e! l. }8 l; S. F
4 h, N) M3 \, E( N4 A7 h1 Y7 I k % h: ]9 M% f: f! t
}: |% o5 z5 H! B8 ? N
`& h* S' ~( Y# x3 {# X+ B
void main(int argc, char const *argv[])4 ^( v\" J# s( T, z, e8 K
{
5 E$ \\" q1 F* p 0 j+ p* x) |\" f5 H& o3 h: R
setSample();
3 w+ J7 b/ M3 s/ Q+ i8 o initNet();. {/ Z2 a+ O3 ~) ^/ \* |
train();
8 @& b; r9 p1 b- H double a, b;4 s* u& e# x\" C
while (1)
3 Y\" D* I$ v+ [; z& U- b5 ^ {\" F: e, `6 B' t) |& X: S
cout << "print two numbers" << endl;% E4 i) ? M, j
cin >> a >> b;
\" l\" k3 H+ R! D( L+ x. ~2 t* G cout << "result:" << result(a, b) << endl;* h0 u6 I1 V, D+ P\" ]
}' x: l* m3 j& |5 n0 z' F2 ~\" ] f
% ^* s; A5 \6 X1 w
9 d: r* @, l\" r}

#include <stdio.h> 
- Y- O: n) W! `6 R: W8 X\" `, S. {) K#include <time.h>4 O8 j# o\" l3 \ 
#include <math.h> 
\" E! e; G& |\" Q& U2 D#include <stdlib.h>: c' i. B2 M! X! G# P\" y+ Q: v 
#include <iostream> 
0 P3 m* j+ v  rusing namespace std;$ X- l7 B# {% D 
#define DATA  800! m' Z5 h$ }& r0 q) S/ M0 ~ 
#define IN 2+ t6 X6 o8 e6 Y8 M% X8 ] 
#define OUT 1. h& N+ g- m5 {% a  x) m 
#define NEURON 452 ?0 {* g: x* j6 G6 O8 f 
#define TRAINC 20000' y# ?' M, {( p9 g$ {8 S' k 
 $ J  w8 d4 h$ X; P! U 
double Fx(double x) 
8 ~4 E7 e0 N4 s+ A; e; i7 D{+ w\" R- O# r8 G4 F6 C\" F 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));# z& Z% ^. T: h( @0 c 
}* `* g2 g9 Q( X$ ?' ` 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层. |\" p& ^\" F1 l' {/ l+ e2 C8 u; u8 W 
//样本输入  m/ w: Y* Q1 p% n 
double La[DATA][IN];/ x/ [\" p; T5 a9 O 
//样本输出: Z3 j& v( q/ K' Y! N6 Z0 \ 
double Lc[DATA][OUT];8 a4 @. h8 l! L: j% {) y7 G+ O 
//La->Lb权重 
: u2 i1 y& o- M: u9 F7 Ydouble Wab[NEURON][IN]; 
7 I/ M, s1 u. K1 X) M3 x3 y//Lb->Lc权重! P( {) c$ g* t) I- a4 V! ?4 W 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
- K' l) W; z+ v7 y+ Q1 \0 L: {//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...% g. E2 d6 I/ a; t2 O 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];0 a! }! a8 U( O/ r. `0 b 
 , B  x! N4 C8 S: g 
//Lb层输出 
; A5 R. y( i! D. X  R  T; \6 Zdouble LbOut[NEURON]; 
, M4 k% O+ e9 w9 J/ P) N//Lc层输出 
\" k3 k1 h  w: c; w  R2 [$ cdouble LcOut[OUT]; 
+ |# H\" U+ I# Y5 \& q* p; Q+ e 
. \5 T% m9 n' _, D//Lc层单元的一般化误差 
, H) L; }7 q& G+ D( Edouble Dc[OUT];  o: y4 w% M4 J% k4 C  q 
//Lb层单元的一般化误差 
% _1 \0 B! e7 c5 ^7 Rdouble Db[NEURON];+ D/ j1 U( i. ^  l3 M- p 
 
  G9 ~3 e7 R' P' ?, p) ^/ N5 U//设置样本数据' k' N: g' N- @9 l. q) d; c  Y# A 
void setSample(): g* t: j  }; B3 d3 q 
{ 
, ?8 Z! Q: C  A, f: Y6 M    srand((unsigned)time(NULL)); 
8 l2 b! I' C1 v8 n3 z    int i, j; 
+ z) C! v/ y5 W7 h    for (i = 0; i < DATA; i++)* V! R- }4 r  Q 
    {# [* G$ h: U% l; L+ D 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
: b1 C+ S- U* E4 x2 I        {: j* t\" Z  J1 V5 c: s 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;% m& J  l% ]% Z, j4 k4 l8 C( d 
        } 
: Z# C2 y& ]7 c : `7 }  S  O; p9 D6 S 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
( ?# b6 `  v. V0 S+ _- R7 v) z# W+ S            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
( J\" `8 G; |5 M, ?* o2 ^  G    } 
) b$ S8 x. {, Z& v} 
- ^3 C* |& S  j' E! i( H* f: u//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
! T0 }6 _) t8 q& Pvoid initNet() 
9 D! x6 v3 C- Y5 E{ 
, \$ P8 F6 s9 t    srand((unsigned)time(NULL));/ |\" {% K, l9 E$ D\" w5 Y. n 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】5 M# u5 a/ d- h( X; z* y 
    int i, j;5 y% n* b' H0 R0 \# A+ n 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
\" x* q  j) E+ s7 D        for (j = 0; j < IN; j++) 
6 j7 x% G( Y2 X4 f( y  m        { 
8 t* {8 z% l8 F# H. l% I            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;& a/ Z+ @; u! a. T- A: n: E 
            Wab[j] /= 20; 
. f: X/ X( f6 X; j7 _  f        } 
0 {4 Z8 w, W% Y0 Q- s7 Y \" r/ J$ h; ]2 F: s 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
) H& L. u* e( M$ }        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
! ~* d5 p: W. {\" v9 \7 u% s        { 
1 x. Q1 R, V% V* X- i  H) g            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
& X3 q) l7 p9 O            Wbc[j] /= 20; 
7 l  H1 M$ S- @\" l' b        } 
, {4 U; A8 G9 s- C8 A5 y, Q: ]; X      
0 M, E, \' v. G8 U6 w    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化* x( Y  y) S0 `$ z3 ?- x 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
7 ?0 {! A' A- }) i' A    {+ \( w! k$ K# t# |7 }1 q8 `3 ~ 
          
4 A( I# ^8 Z) V* D5 K1 M% H- z+ g        MinIn = MaxIn = La[0];4 Z2 @3 Q5 z  {! Y3 X' ^6 M6 i* f 
        for (j = 0; j < DATA; j++)  u  X( K# n  s$ e+ q 
        {$ N) H\" W$ P- C1 k1 T  B! ?( N* C 
            if (MinIn > La[j]), D) A3 Z6 X/ R\" i9 v  k3 v) q 
                MinIn = La[j]; 
: u& o1 s% a6 D            if (MaxIn < La[j])\" k7 v/ W* V2 \1 l% X1 d& W 
                MaxIn = La[j];' k5 {/ z4 `: m$ H; t( X 
        } 
7 S3 a: I! d' Z+ P     6 U/ N, u6 R1 x9 `7 l, r+ i1 M2 f8 I 
          
! }# [7 l3 z: h    }$ O! z2 s8 n6 i5 R, P) y 
 
5 \2 g. ]7 e- f6 ^$ h# y    for (i = 0; i < OUT; i++)7 h& v+ m, {/ m5 }; [' {9 | 
    {# o9 ?! N/ D! Z( r, p: h 
         9 N8 w/ |  h\" J% F% T, d3 J 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
/ L1 U4 x  n% Z! H6 q\" {1 ^        for (j = 0; j < DATA; j++) 
  m! K: F% ?5 E' L( ]0 y) _        {7 c7 M, P# e% S9 d 
            if (MinOut > Lc[j])2 i7 @1 q+ ]6 d3 S5 P 
                MinOut = Lc[j]; 
/ Y# f/ \7 Q+ U2 {0 z9 }            if (MaxOut < Lc[j])\" ]* e2 j  b+ E* D 
                MaxOut = Lc[j]; 
4 J  ?9 k; n5 G) b        }/ s8 e- q8 J- R- i1 h 
 
6 l6 L  ^. x! W/ Q. o# U    }8 Q\" m1 h9 H5 w7 _ 
 
9 b1 G( o6 A6 s1 a. p3 h( h& B$ t    //归一化 
9 N' Y( ]/ M$ v% N* {- h( W* w    for (i = 0; i < IN; i++)4 ~; a% u! M8 T3 u. P( G 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
( j. v0 ^6 d4 z6 [2 G/ A$ N\" k            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
. k( m* c4 R1 d, q\" f             ! V2 A$ \1 F# U 
 
6 X# l/ L7 Y& d\" B5 y8 E' {    for (i = 0; i < OUT; i++)7 q- f/ v( Y+ H) L! o3 l( d3 P 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
: U/ l# Z+ v/ T; w+ Z, H            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
+ g) [: R) k. S+ T% B6 f1 _          
! m' f8 k2 x8 Z0 V             
% V% u/ f' R3 F# i! `! [ 
8 Y# T1 Z# n5 _* n+ x/ C9 T} 
' A+ f- i6 P# ~2 H7 Nvoid getActiveVal(int dataIndex) 
1 N$ @6 n9 n! a8 W{2 N3 t- g3 c3 [  [$ p# i 
    int i, j; 
# F4 b\" e/ ]6 Z5 O    double sum; 
; s5 ?, \# }+ L\" V    for (i = 0; i < NEURON; i++)8 y, ]' Q! c9 y4 d1 ]) a0 u 
    {. {! W9 q+ t2 A  S1 X. H 
        sum = 0; 
\" ~6 q# e7 f8 W7 c' U        for (j = 0; j < IN; j++): H5 }4 U0 J/ n3 g6 Z 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
9 g/ A9 f( h0 U& A( _* P/ q) W\" V, `          
' ~+ t' }- _6 q9 X  D7 T7 }9 h5 P0 s5 F        LbOut = Fx(sum);6 i8 s\" I! y2 j: f. ]+ a 
 
' q6 P8 ?& d+ i    }6 O; [. p6 }3 l! P 
 
$ ^9 `3 A5 f& s    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 e1 t, j7 }$ _7 p* a. J    { 
4 m6 m$ \. x) R/ e. a- d2 E1 W        sum = 0; 
# t! \* x3 w! U, W8 @3 j2 D) T. |        for (j = 0; j < NEURON; j++)! c2 j) c3 v, T1 o' E7 W# q 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
' T, D' @1 l1 o9 j- s9 L          
6 U$ Q% P1 m9 b        LcOut = Fx(sum); 
\" g( @( Q' q& b) D* F: G    } 
3 P0 R$ ]2 k5 n# ^9 q. O; p}5 N1 s. g/ E' E4 B4 f 
void backUp(int dataIndex)2 x: o7 X! X( ~6 Q3 O. v8 m 
{( ~2 g  w\" U+ g; H 
    int i, j;% q2 q0 G  @+ o+ S& }* A  }) P0 q 
    double sum = 0; 
0 {8 C: {% G$ }, |    //Lc层单元的一般化误差  e+ e6 u4 e. v, y 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
; K  ?! K! W+ H$ N. x\" [        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
$ O9 F, h( E+ d. U- j1 R) [ 
- a! I+ u0 q# ]\" N- ]) X# D    //Lb层单元的一般化误差 
9 }3 j# G7 V, g+ O& R5 t    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
6 _5 B4 z& x$ h' t/ s! G    {& u& R/ A& D7 {: Z: E 
        sum = 0;\" f, N! Z( f# P 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
. c0 |+ H1 X. Q* o- U1 h6 r! {        {- h8 o( y! T' o 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];/ _- k( [+ \! k) s0 D  t 
        } 
- K/ q- G$ n2 F5 }7 N        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;# Z$ m  W# A: L% S 
    } 
' W9 V4 J$ V\" g/ G$ P; A5 [9 X' q 
; E( Y) g\" I5 T* R; s    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
4 C; `6 P, ^4 }$ F) j0 s/ Z5 A / ?2 m/ t! r0 ?+ o$ H\" F 
    for (i = 0; i < OUT; i++)/ B6 U$ }- }2 j/ r! U& i( { 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)/ l\" i, z. z8 S0 q/ } 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;# Y, _0 l# R4 ?( e\" D* {! f$ B# @ 
 4 p6 k/ X; `3 l\" O/ W* M. h$ o\" H 
    for (i = 0; i < NEURON; i++). {+ T3 a7 h8 E0 z& Q* Q 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
- g% j1 h! K/ T7 N\" W& P            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
* a4 |* Y% q  U2 x1 E1 F0 j ( x\" k/ Q5 r1 P9 b8 x6 g: l 
     3 ^2 ]7 c2 X( h7 s6 P- L) e 
      
* f1 k' e6 s: ]. k* Q3 m} 
& c' `' s( F6 v3 A) D; O\" c) ~ 
; \0 i3 |) r9 x6 |) W) ?double result(double d1, double d2)8 a- ^8 d' o) d0 k 
{ 
7 ~/ f1 n8 @4 k    int i, j; 
% ~; e9 u4 ]' ?) R& K3 ~    double sum;8 N\" S! h- Q1 Y5 S4 G  I 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;! F: w5 c\" K+ X* _$ b 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);% V! Q. l/ a\" s2 s/ c% z1 G9 h9 C 
 : K% c  U9 i: Q0 G+ d 
    for (i = 0; i < NEURON; i++), w% L2 F. X* D4 b 
    {1 I) o4 h* f4 ?9 m4 D6 ~* ^: A 
        sum = 0;         6 Z7 h8 ?* ?) l% U! d, H6 W 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
: L. U, }! `$ p9 r7 \        LbOut= Fx(sum);+ @$ G; k) Q\" n! g! Y4 W. x 
    }( M+ M. _/ |- q& h, m$ M8 R 
 ) Q$ {\" {* J/ s4 g% G4 s- K 
    sum = 0;8 t; P# M\" Y! J 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)) m* }% F2 o% k5 J. V; N, w 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
9 M& a4 k. r5 N# {, S- H0 i     % t% o# E' Y* ` 
    LcOut[0] = Fx(sum);/ M7 |( |1 v( ^) n 
     . w  |: D8 X1 D6 [3 r0 h$ Y 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
* ^9 ]3 e7 q( P2 a: n 
( _: ~% [* i( e& P1 F) O 
; k+ n\" ], s\" R8 O+ V} 
/ F; U* J* q) e: P& U& a% u3 ?void train()/ r* b3 |2 G2 O3 m& n 
{ 
: j0 l$ s! }+ ?1 o3 w    int i, j, no = 0;% j6 n7 Y8 M8 e 
    double e = 0; 
/ S4 E& U$ h\" c7 T% a% M( {* L% \: a    do{4 m, C! i& w; O' G2 c6 h( T( ?& d 
        e = 0; 
- R. E- U4 v' d) S  y        for (i = 0; i < DATA; i++) 
1 I\" f. t# _1 n9 g7 }        {( f$ Z! e7 m  V- u 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                # H4 s6 {# ?; K  s 
            backUp(i);/ U: X9 Q# ]5 v1 `1 t! u# ~6 d 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);$ r# q& _- {/ A 
        }9 T' j( J) g0 m& Q7 o& n6 ]# J4 m( U 
          
$ p- j. s* L  ?\" y7 Y  [        cout << no << " " << e << endl; 
4 m+ Q5 \1 w7 I( ~. y        no++;4 G5 z- k8 d$ x' L8 K 
    } while (no < 1000); 
9 S$ e! l. }8 l; S. F 
4 h, N) M3 \, E( N4 A7 h1 Y7 I  k % h: ]9 M% f: f! t 
}: |% o5 z5 H! B8 ?  N 
   `& h* S' ~( Y# x3 {# X+ B 
void  main(int argc, char const *argv[])4 ^( v\" J# s( T, z, e8 K 
{ 
5 E$ \\" q1 F* p     0 j+ p* x) |\" f5 H& o3 h: R 
    setSample(); 
3 w+ J7 b/ M3 s/ Q+ i8 o    initNet();. {/ Z2 a+ O3 ~) ^/ \* | 
    train(); 
8 @& b; r9 p1 b- H    double a, b;4 s* u& e# x\" C 
    while (1) 
3 Y\" D* I$ v+ [; z& U- b5 ^    {\" F: e, `6 B' t) |& X: S 
        cout << "print two numbers" << endl;% E4 i) ?  M, j 
        cin >> a >> b; 
\" l\" k3 H+ R! D( L+ x. ~2 t* G        cout << "result:" << result(a, b) << endl;* h0 u6 I1 V, D+ P\" ] 
    }' x: l* m3 j& |5 n0 z' F2 ~\" ]  f 
      
% ^* s; A5 \6 X1 w      
9 d: r* @, l\" r}

, i% P: P$ v! j U! V
; ^3 {5 G( I* |4 ?) ^; M

zan