[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 |正序浏览

|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>9 `4 g! @9 y6 _) b/ g
#include <time.h>( D0 i0 A5 A% i* I9 Y% Y* K& c5 K1 D
#include <math.h>. h/ L\" Z7 K2 }; p$ R7 ~0 B
#include <stdlib.h>
! z( P/ C+ Q7 ~) j- d#include <iostream>2 ?! [) D) W* h K
using namespace std;6 u/ R/ u b1 ^\" ?2 q! b
#define DATA 800
; e3 k% Z- x! x9 @. c! L' x& W#define IN 23 [! r# |1 ~# {. u/ b* N/ q
#define OUT 1
/ u' a3 C: q0 J$ i$ k% A#define NEURON 459 |\" U- x2 f( D* ~3 ~& t
#define TRAINC 20000
Z3 a7 p; f( |$ M( R1 o
( [# G- T) i' ^double Fx(double x)
4 R3 Y( l5 C/ p; n+ k. ^- o{4 I T9 M$ E+ K7 E* M' v' L
return 1 / (1 + exp(-1 * x));
1 l0 w1 a, d4 B4 [6 z: P}% w$ r( t2 K9 M. o+ m* c
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层5 D\" e! X0 V1 ~\" q) ?/ b& K
//样本输入% i4 k; O) L; e/ ~2 H$ b
double La[DATA][IN];. g% }1 i6 G8 \' y, c# R9 a
//样本输出
) F\" |( ~! y& _7 B7 A& Sdouble Lc[DATA][OUT];
7 |/ I2 s5 B i\" d8 V//La->Lb权重
) ?, c' Z; y( Cdouble Wab[NEURON][IN];, B: B; r8 N' o7 H n1 f: H
//Lb->Lc权重
6 b# r1 n' Q$ B/ [double Wbc[OUT][NEURON];8 W* \: {; o. n. j# J8 A; G
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
\" C4 t# J* h3 ?2 D/ Odouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
' N0 w. R7 C% u* e, V! F
$ c( p1 p% @% e- `& L/ r! ]4 ~$ r: S//Lb层输出+ O$ j5 S& D5 @& J1 V1 q$ S
double LbOut[NEURON];
* e! z' V. X3 S4 S4 u0 S% b//Lc层输出) g+ x8 A3 I- _\" q( O
double LcOut[OUT];
8 s( J$ y- w1 \9 i) T% q! f9 q# H& _' w
) {4 z k. K1 b0 g//Lc层单元的一般化误差6 I& A, J( [ v& j
double Dc[OUT];5 u# j+ Y# m\" q5 T
//Lb层单元的一般化误差8 j* |* @, g! N- U' k8 @5 Y7 i
double Db[NEURON];. E/ F `8 X0 Y4 v
8 J) d9 e5 I7 K0 q5 i, G' b- U/ W//设置样本数据, a M. H' v' E; p# \+ [% F
void setSample()& B/ h+ g5 T( z9 V5 l
{
# Z( x# n4 ?+ b4 h0 s' ~ srand((unsigned)time(NULL));$ K; e\" T( m0 _; k/ H( T
int i, j;\" Y) p7 l$ z: c* e$ {- R; s
for (i = 0; i < DATA; i++), m3 k, _$ s: ]
{1 m! D; t\" v. {$ Z
for (j = 0; j < IN; j++)
{* J4 Z2 C& {* y' V! G
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
4 b& l* [+ F' N2 {2 F' O+ |# E* U& [6 x }
$ |# E, D& q# A- f ; Y1 ~1 W* w5 q6 f
for (j = 0; j < OUT; j++)
% y! |* x9 [1 `! q Lc[j] = La[0] + La[1];8 G6 R. }7 h* i2 \4 K3 x( i
}
& P2 }9 X4 Q' t( @4 D}
# {& d\" b) Q8 ~\" D//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
: e) @& j/ g1 Nvoid initNet()
- F' ~1 n. T9 }# x7 \1 k{1 w J7 y; C; f7 s% {+ D
srand((unsigned)time(NULL));
6 L. Y8 H2 a {& c, D) h p //两部分的权值设置随机值【-1,1】0 p/ `) M+ L% [, u5 K' ^5 w
int i, j;* D* m8 t* O1 G0 f* ~. v7 D
for (i = 0; i < NEURON; i++) V/ ]) @8 P+ _* y I
for (j = 0; j < IN; j++)
4 S/ ^( ]/ e3 u4 L {. ]6 G0 c: B2 Q1 }
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;$ l/ K/ Q3 C7 J* ] @
Wab[j] /= 20;& x. j( f& U: q: F
}\" Z/ o% S: `4 E4 o0 c
& f& ^\" @+ K; t3 _: I( Y6 w
for (i = 0; i < OUT; i++)
$ L% D' v/ w( b2 [9 g1 K. t$ P for (j = 0; j < NEURON; j++)8 z$ [; Q7 j0 f( ?0 R
{: {\" g6 I( U) @0 Z& T( \8 M
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;% B7 F$ {/ a- e/ t$ @+ o7 V\" W7 c
Wbc[j] /= 20;) v* @- |- V9 M1 J: f1 [
}. }6 U+ z4 h% h3 m' U# ^
/ O) |- Y4 K) D' L9 p
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
1 Q/ g: g0 G6 d. }) J0 D ^; k for (i = 0; i < IN; i++)
1 Q5 m+ y6 q' R9 I+ R6 a8 ? {
9 g& U* G7 A* E- D1 b
2 ~' o2 B4 x( X9 T0 t/ y MinIn = MaxIn = La[0];
7 a% n* c% D/ B; N: O for (j = 0; j < DATA; j++)
% r. W' o9 t1 }/ Y/ G+ q8 J, e {, G4 n; t4 }) {$ `0 s% v\" u; E
if (MinIn > La[j])
6 H$ y$ P, @- d! ^+ p- ~0 E Y# c MinIn = La[j];
. t- u* i& @+ m; q( F if (MaxIn < La[j])5 Q) ~\" H- `3 e9 Z7 B h
MaxIn = La[j];
- V# F8 `' p n3 B }! d1 X\" T8 t2 u3 M/ J/ F W
4 k- f5 D% q$ P! P7 F j . U7 x5 f5 E\" G/ g
}
2 a. H4 m+ S8 F
$ m9 _1 E! L$ R% ~6 Z* w# m: i% o! l5 n for (i = 0; i < OUT; i++)) S/ q6 [0 |( X0 R) S4 |. T
{
, v( z7 `: @\" u( j6 Z , c! H% G. \0 A' A
MinOut = MaxOut = Lc[0];
# X7 G+ T+ Q9 G for (j = 0; j < DATA; j++)
! f0 v$ n4 P2 u\" p$ m {\" @7 S! e1 D1 V\" ]8 t' W; V+ U. c
if (MinOut > Lc[j])
4 d5 S. n: ~! l0 I8 Y MinOut = Lc[j];
( R# ~1 F1 [# [8 n; G# d9 L if (MaxOut < Lc[j])
0 i& H m6 D1 v/ G+ R, E1 m MaxOut = Lc[j];. T8 J+ B2 i8 Z7 S( D2 x* ?
}$ f9 a( M0 E- _% B) r2 V4 z8 e* S
# X% v+ y7 w5 I4 B9 a4 m8 X, J, p4 x }
# v6 A5 m& l; B! D$ Z; r1 Q! \
! S, M5 S$ A' F4 U6 z4 f //归一化
\" _0 Y C# G- c. ?, ? for (i = 0; i < IN; i++)1 \' P3 z6 s+ }
for (j = 0; j < DATA; j++)
% R8 P0 |/ w ` La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
1 k; W3 s2 `3 [# q2 v6 u . n8 C5 X4 p* Q& P- I
0 r# O. }8 X9 F: d* f for (i = 0; i < OUT; i++)( M$ Y) y. R0 [) C) z8 U: l\" _; M8 R
for (j = 0; j < DATA; j++)* o& V4 u4 p2 F1 u. \9 e) N) k' l
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);( D% {: a' C! X* [( ^- X
: W5 Z, W# L3 n0 r5 j\" L
2 @* Z- R( R' r
5 l9 X( i- U j: R}: W/ b3 a/ {4 P* N
void getActiveVal(int dataIndex)$ c, c9 {% d0 t2 L% d7 G. g
{+ q9 C5 a( f, s5 ~1 J0 q1 C, U
int i, j;
0 q7 o8 q7 R- F% e3 c: l double sum;1 t8 e2 n: r f
for (i = 0; i < NEURON; i++)
; P0 {+ ?6 W G3 Q4 y' f0 N1 g {1 j2 R9 |1 r: y* {+ d6 G
sum = 0;
, b\" O* c, o& z& f for (j = 0; j < IN; j++)
. ~& t1 V; Y' V' e# W i sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];2 D9 ?. ?6 U. m\" y7 L
9 A9 L0 I- b8 ^- G# s
LbOut = Fx(sum);& q8 k8 j. j# o( y
; y- w. l5 y# ^% D2 Z }
. w; H3 ?3 R7 w; B+ U8 a
' j3 Q) _1 X1 X2 j for (i = 0; i < OUT; i++)! p/ l- \* X- U2 Q% t8 Y8 n4 ?, ~
{7 ?( H' y0 Z! f6 D% D
sum = 0;
8 W- v\" p4 [: M% O ^# A k1 Y/ j for (j = 0; j < NEURON; j++)\" M0 x& b! Q- J1 Y& {
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
. v/ v% T' n+ z% D9 f* g
- t3 ^7 ^$ \% _6 Q LcOut = Fx(sum);
# n1 R, G$ _2 m: |7 n4 N; j6 P8 b }
\" N( z2 b+ P4 Y}# S0 a' A I( Q- ]+ h7 q- Y# a# b
void backUp(int dataIndex)
9 H\" O; G5 Q5 l6 R$ Q{2 }' N% v0 d% }! Y5 \; c* r
int i, j;
6 q, X* \6 ]\" c9 ^$ f0 `9 T double sum = 0;8 ]& u5 @) ^% O3 T) M$ _9 Z. T4 q
//Lc层单元的一般化误差
; o: j$ C1 g3 @* P for (i = 0; i < OUT; i++)
! F$ R+ C! T3 }8 u n Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);+ g# _ a E' S2 M% e9 V. w0 J' i
4 P( ?* k o3 O! ^ //Lb层单元的一般化误差
9 X. b\" o: D# j- k* r for (i = 0; i < NEURON; i++)* w4 _2 @1 [1 \5 y
{
5 u B, }# w. L sum = 0;
; n( M0 u6 O' I$ A$ U! i- ~4 L for (j = 0; j < OUT; j++)
1 Z$ p0 R5 Y9 y! U% N {, y1 a. ?\" E: i. M) u% {
sum += Wbc[j] * Dc[j];
+ U. v$ J! o+ c R }- T0 Q: P- W$ J. R8 Y) H* \1 r
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;1 t( b4 b. P. X* I3 X# s
}! e: i. C7 o$ r9 k+ b
. s/ Y7 l2 |# s7 k double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;+ ]! f' ^\" z+ R* ~$ K
y/ V+ e/ F- Z# @' q for (i = 0; i < OUT; i++)' V: c& B# G1 X- E( s6 X0 |2 o
for (j = 0; j < NEURON; j++)
. w4 j4 K9 P8 ~6 G: a# l Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
0 _6 r3 p }, s# l- g3 ]1 W, D
2 r6 n% D' S\" K+ a, U for (i = 0; i < NEURON; i++)
`! B2 |- i5 `\" ?! }1 l8 O$ a for (j = 0; j < IN; j++)
7 k# V' u, w, X7 @- ~. ?2 ^ Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
2 u# h' R! H4 d . f) f7 @+ F% R! I3 G8 O
6 e7 E; o\" v$ D8 x- H
\" M+ ]! ?# t5 O
}\" d0 p9 s; C2 [
) z% E\" z4 M0 t0 Q0 r5 Q5 A
double result(double d1, double d2)% d, }' Z4 r\" e/ F! f( t
{
: |2 c* P\" }- U& N9 ~+ g: K int i, j;- M$ K' x3 v! ^3 m' w6 r
double sum;
$ ]' n! h7 Y1 S d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;: z. I, m: Z+ }4 E1 K) O
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
5 f9 Y. @9 M& F! k* {4 _% T# K
( q0 f; W& ~) S t2 I for (i = 0; i < NEURON; i++)% m6 a: ]- ~4 ]5 }3 U6 J# a
{
7 {/ }0 |8 J& N. e& o* P9 ?- _ sum = 0;
\" K4 c- i0 d: X3 `* G) D sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
% L5 o& [! G- j6 A, o7 A8 h' H LbOut= Fx(sum);* [- x) V/ j0 r; I% `5 r7 ?
}
+ I# F\" ]( J( _0 D# Z
}\" {3 S+ G# G- ]1 c sum = 0;
9 z3 @. v6 \9 g; j for (j = 0; j < NEURON; j++) W: R: c1 {; h# _
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];! B: f8 ?0 b- `# K* g\" T5 P
f7 l u9 s) g1 p/ S6 J2 Q+ V
LcOut[0] = Fx(sum);; c6 m: Y+ h$ Z7 n1 [\" |- C
, S6 @1 c( ~7 a3 f return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;2 e9 y0 R; C# ~; ?: f\" ^
# I. `4 d/ I1 z s8 a$ n
% Z9 i6 d3 Q3 O$ e5 o
}/ H7 ^8 ^( \; i) C. _
void train()$ V8 |+ t+ @. T- R# L
{
; @' [8 G3 g$ C7 E+ X/ h int i, j, no = 0;1 I$ O# O' m9 i6 H' H8 [
double e = 0;- Y' t' M7 q3 `\" x6 C q2 w
do{
- e8 C! l9 d ]1 u' M! U3 k2 | e = 0;+ i+ b7 J2 D8 ?; e8 F
for (i = 0; i < DATA; i++)( r# ] i0 C% Y
{& h1 B) i9 S3 {, W: g+ L
getActiveVal(i);
0 d- u. t4 @+ s) Q. Y: u. i9 h backUp(i);
: |' L, [7 ~ G2 ^0 G, r e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
* e) ^( O9 K5 d }
5 _) n2 M& N; [; o ' B& Z8 D0 T: G3 K0 Z; s& y9 M$ V
cout << no << " " << e << endl;
( f# S) h. l; I y; B) Z no++;6 M# E% |, U+ [0 o! n6 N
} while (no < 1000);) a8 t4 Y\" B7 e2 \
/ w\" y$ z/ y( _
. T. {' [& v* E}7 s* J3 r9 d\" ^( K- Z: ^% k( n: h3 J
/ P& A# s- }/ y( _. G& @2 q2 V
void main(int argc, char const *argv[])5 Q2 v, ]! S4 T. @' z& M
{
& K6 t/ E% j& @
7 b) Y! A& e' W setSample();4 X4 X9 o7 M$ m
initNet();
6 l. q1 u* B- P% y3 r: K. a) B train();
2 G- x% ?7 ?2 r: w double a, b;0 o/ C) L4 Q5 V9 o5 @% d) Y- Q
while (1)
. E7 f& F2 g C. { s( `3 n, H _ {7 L7 w% m: \4 @6 z: w; N9 e: w9 T+ Q
cout << "print two numbers" << endl;, N3 r8 o. N% q% Z) e! i3 z
cin >> a >> b;
. g6 x) u: P, X; R% K2 N: Q) Z cout << "result:" << result(a, b) << endl;( |1 o4 X% }4 t* ^% t\" [3 t
}% }$ D( L! V! L; H3 |; S
- \1 e0 e9 t1 N( z2 s& d1 ?
- k( v( k\" W3 z/ D! V}

#include <stdio.h>9 `4 g! @9 y6 _) b/ g 
#include <time.h>( D0 i0 A5 A% i* I9 Y% Y* K& c5 K1 D 
#include <math.h>. h/ L\" Z7 K2 }; p$ R7 ~0 B 
#include <stdlib.h> 
! z( P/ C+ Q7 ~) j- d#include <iostream>2 ?! [) D) W* h  K 
using namespace std;6 u/ R/ u  b1 ^\" ?2 q! b 
#define DATA  800 
; e3 k% Z- x! x9 @. c! L' x& W#define IN 23 [! r# |1 ~# {. u/ b* N/ q 
#define OUT 1 
/ u' a3 C: q0 J$ i$ k% A#define NEURON 459 |\" U- x2 f( D* ~3 ~& t 
#define TRAINC 20000 
  Z3 a7 p; f( |$ M( R1 o 
( [# G- T) i' ^double Fx(double x) 
4 R3 Y( l5 C/ p; n+ k. ^- o{4 I  T9 M$ E+ K7 E* M' v' L 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
1 l0 w1 a, d4 B4 [6 z: P}% w$ r( t2 K9 M. o+ m* c 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层5 D\" e! X0 V1 ~\" q) ?/ b& K 
//样本输入% i4 k; O) L; e/ ~2 H$ b 
double La[DATA][IN];. g% }1 i6 G8 \' y, c# R9 a 
//样本输出 
) F\" |( ~! y& _7 B7 A& Sdouble Lc[DATA][OUT]; 
7 |/ I2 s5 B  i\" d8 V//La->Lb权重 
) ?, c' Z; y( Cdouble Wab[NEURON][IN];, B: B; r8 N' o7 H  n1 f: H 
//Lb->Lc权重 
6 b# r1 n' Q$ B/ [double Wbc[OUT][NEURON];8 W* \: {; o. n. j# J8 A; G 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
\" C4 t# J* h3 ?2 D/ Odouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
' N0 w. R7 C% u* e, V! F 
$ c( p1 p% @% e- `& L/ r! ]4 ~$ r: S//Lb层输出+ O$ j5 S& D5 @& J1 V1 q$ S 
double LbOut[NEURON]; 
* e! z' V. X3 S4 S4 u0 S% b//Lc层输出) g+ x8 A3 I- _\" q( O 
double LcOut[OUT]; 
8 s( J$ y- w1 \9 i) T% q! f9 q# H& _' w 
) {4 z  k. K1 b0 g//Lc层单元的一般化误差6 I& A, J( [  v& j 
double Dc[OUT];5 u# j+ Y# m\" q5 T 
//Lb层单元的一般化误差8 j* |* @, g! N- U' k8 @5 Y7 i 
double Db[NEURON];. E/ F  `8 X0 Y4 v 
 
8 J) d9 e5 I7 K0 q5 i, G' b- U/ W//设置样本数据, a  M. H' v' E; p# \+ [% F 
void setSample()& B/ h+ g5 T( z9 V5 l 
{ 
# Z( x# n4 ?+ b4 h0 s' ~    srand((unsigned)time(NULL));$ K; e\" T( m0 _; k/ H( T 
    int i, j;\" Y) p7 l$ z: c* e$ {- R; s 
    for (i = 0; i < DATA; i++), m3 k, _$ s: ] 
    {1 m! D; t\" v. {$ Z 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
$ Q$ G  A- n) V7 X( f  f: q9 D) Y( T; e        {* J4 Z2 C& {* y' V! G 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
4 b& l* [+ F' N2 {2 F' O+ |# E* U& [6 x        } 
$ |# E, D& q# A- f ; Y1 ~1 W* w5 q6 f 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
% y! |* x9 [1 `! q            Lc[j] = La[0] + La[1];8 G6 R. }7 h* i2 \4 K3 x( i 
    } 
& P2 }9 X4 Q' t( @4 D} 
# {& d\" b) Q8 ~\" D//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
: e) @& j/ g1 Nvoid initNet() 
- F' ~1 n. T9 }# x7 \1 k{1 w  J7 y; C; f7 s% {+ D 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
6 L. Y8 H2 a  {& c, D) h  p    //两部分的权值设置随机值【-1,1】0 p/ `) M+ L% [, u5 K' ^5 w 
    int i, j;* D* m8 t* O1 G0 f* ~. v7 D 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)  V/ ]) @8 P+ _* y  I 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
4 S/ ^( ]/ e3 u4 L        {. ]6 G0 c: B2 Q1 } 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;$ l/ K/ Q3 C7 J* ]  @ 
            Wab[j] /= 20;& x. j( f& U: q: F 
        }\" Z/ o% S: `4 E4 o0 c 
 & f& ^\" @+ K; t3 _: I( Y6 w 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
$ L% D' v/ w( b2 [9 g1 K. t$ P        for (j = 0; j < NEURON; j++)8 z$ [; Q7 j0 f( ?0 R 
        {: {\" g6 I( U) @0 Z& T( \8 M 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;% B7 F$ {/ a- e/ t$ @+ o7 V\" W7 c 
            Wbc[j] /= 20;) v* @- |- V9 M1 J: f1 [ 
        }. }6 U+ z4 h% h3 m' U# ^ 
     / O) |- Y4 K) D' L9 p 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
1 Q/ g: g0 G6 d. }) J0 D  ^; k    for (i = 0; i < IN; i++) 
1 Q5 m+ y6 q' R9 I+ R6 a8 ?    { 
9 g& U* G7 A* E- D1 b          
2 ~' o2 B4 x( X9 T0 t/ y        MinIn = MaxIn = La[0]; 
7 a% n* c% D/ B; N: O        for (j = 0; j < DATA; j++) 
% r. W' o9 t1 }/ Y/ G+ q8 J, e        {, G4 n; t4 }) {$ `0 s% v\" u; E 
            if (MinIn > La[j]) 
6 H$ y$ P, @- d! ^+ p- ~0 E  Y# c                MinIn = La[j]; 
. t- u* i& @+ m; q( F            if (MaxIn < La[j])5 Q) ~\" H- `3 e9 Z7 B  h 
                MaxIn = La[j]; 
- V# F8 `' p  n3 B        }! d1 X\" T8 t2 u3 M/ J/ F  W 
      
4 k- f5 D% q$ P! P7 F  j         . U7 x5 f5 E\" G/ g 
    } 
2 a. H4 m+ S8 F 
$ m9 _1 E! L$ R% ~6 Z* w# m: i% o! l5 n    for (i = 0; i < OUT; i++)) S/ q6 [0 |( X0 R) S4 |. T 
    { 
, v( z7 `: @\" u( j6 Z         , c! H% G. \0 A' A 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
# X7 G+ T+ Q9 G        for (j = 0; j < DATA; j++) 
! f0 v$ n4 P2 u\" p$ m        {\" @7 S! e1 D1 V\" ]8 t' W; V+ U. c 
            if (MinOut > Lc[j]) 
4 d5 S. n: ~! l0 I8 Y                MinOut = Lc[j]; 
( R# ~1 F1 [# [8 n; G# d9 L            if (MaxOut < Lc[j]) 
0 i& H  m6 D1 v/ G+ R, E1 m                MaxOut = Lc[j];. T8 J+ B2 i8 Z7 S( D2 x* ? 
        }$ f9 a( M0 E- _% B) r2 V4 z8 e* S 
 
# X% v+ y7 w5 I4 B9 a4 m8 X, J, p4 x    } 
# v6 A5 m& l; B! D$ Z; r1 Q! \ 
! S, M5 S$ A' F4 U6 z4 f    //归一化 
\" _0 Y  C# G- c. ?, ?    for (i = 0; i < IN; i++)1 \' P3 z6 s+ } 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
% R8 P0 |/ w  `            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
1 k; W3 s2 `3 [# q2 v6 u             . n8 C5 X4 p* Q& P- I 
 
0 r# O. }8 X9 F: d* f    for (i = 0; i < OUT; i++)( M$ Y) y. R0 [) C) z8 U: l\" _; M8 R 
        for (j = 0; j < DATA; j++)* o& V4 u4 p2 F1 u. \9 e) N) k' l 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);( D% {: a' C! X* [( ^- X 
         : W5 Z, W# L3 n0 r5 j\" L 
             2 @* Z- R( R' r 
 
5 l9 X( i- U  j: R}: W/ b3 a/ {4 P* N 
void getActiveVal(int dataIndex)$ c, c9 {% d0 t2 L% d7 G. g 
{+ q9 C5 a( f, s5 ~1 J0 q1 C, U 
    int i, j; 
0 q7 o8 q7 R- F% e3 c: l    double sum;1 t8 e2 n: r  f 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
; P0 {+ ?6 W  G3 Q4 y' f0 N1 g    {1 j2 R9 |1 r: y* {+ d6 G 
        sum = 0; 
, b\" O* c, o& z& f        for (j = 0; j < IN; j++) 
. ~& t1 V; Y' V' e# W  i            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];2 D9 ?. ?6 U. m\" y7 L 
         9 A9 L0 I- b8 ^- G# s 
        LbOut = Fx(sum);& q8 k8 j. j# o( y 
 
; y- w. l5 y# ^% D2 Z    } 
. w; H3 ?3 R7 w; B+ U8 a 
' j3 Q) _1 X1 X2 j    for (i = 0; i < OUT; i++)! p/ l- \* X- U2 Q% t8 Y8 n4 ?, ~ 
    {7 ?( H' y0 Z! f6 D% D 
        sum = 0; 
8 W- v\" p4 [: M% O  ^# A  k1 Y/ j        for (j = 0; j < NEURON; j++)\" M0 x& b! Q- J1 Y& { 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
. v/ v% T' n+ z% D9 f* g          
- t3 ^7 ^$ \% _6 Q        LcOut = Fx(sum); 
# n1 R, G$ _2 m: |7 n4 N; j6 P8 b    } 
\" N( z2 b+ P4 Y}# S0 a' A  I( Q- ]+ h7 q- Y# a# b 
void backUp(int dataIndex) 
9 H\" O; G5 Q5 l6 R$ Q{2 }' N% v0 d% }! Y5 \; c* r 
    int i, j; 
6 q, X* \6 ]\" c9 ^$ f0 `9 T    double sum = 0;8 ]& u5 @) ^% O3 T) M$ _9 Z. T4 q 
    //Lc层单元的一般化误差 
; o: j$ C1 g3 @* P    for (i = 0; i < OUT; i++) 
! F$ R+ C! T3 }8 u  n        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);+ g# _  a  E' S2 M% e9 V. w0 J' i 
 
4 P( ?* k  o3 O! ^    //Lb层单元的一般化误差 
9 X. b\" o: D# j- k* r    for (i = 0; i < NEURON; i++)* w4 _2 @1 [1 \5 y 
    { 
5 u  B, }# w. L        sum = 0; 
; n( M0 u6 O' I$ A$ U! i- ~4 L        for (j = 0; j < OUT; j++) 
1 Z$ p0 R5 Y9 y! U% N        {, y1 a. ?\" E: i. M) u% { 
            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
+ U. v$ J! o+ c  R        }- T0 Q: P- W$ J. R8 Y) H* \1 r 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;1 t( b4 b. P. X* I3 X# s 
    }! e: i. C7 o$ r9 k+ b 
 
. s/ Y7 l2 |# s7 k    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;+ ]! f' ^\" z+ R* ~$ K 
 
  y/ V+ e/ F- Z# @' q    for (i = 0; i < OUT; i++)' V: c& B# G1 X- E( s6 X0 |2 o 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
. w4 j4 K9 P8 ~6 G: a# l            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
0 _6 r3 p  }, s# l- g3 ]1 W, D 
2 r6 n% D' S\" K+ a, U    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
  `! B2 |- i5 `\" ?! }1 l8 O$ a        for (j = 0; j < IN; j++) 
7 k# V' u, w, X7 @- ~. ?2 ^            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
2 u# h' R! H4 d . f) f7 @+ F% R! I3 G8 O 
     6 e7 E; o\" v$ D8 x- H 
     \" M+ ]! ?# t5 O 
}\" d0 p9 s; C2 [ 
 ) z% E\" z4 M0 t0 Q0 r5 Q5 A 
double result(double d1, double d2)% d, }' Z4 r\" e/ F! f( t 
{ 
: |2 c* P\" }- U& N9 ~+ g: K    int i, j;- M$ K' x3 v! ^3 m' w6 r 
    double sum; 
$ ]' n! h7 Y1 S    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;: z. I, m: Z+ }4 E1 K) O 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
5 f9 Y. @9 M& F! k* {4 _% T# K 
( q0 f; W& ~) S  t2 I    for (i = 0; i < NEURON; i++)% m6 a: ]- ~4 ]5 }3 U6 J# a 
    { 
7 {/ }0 |8 J& N. e& o* P9 ?- _        sum = 0;          
\" K4 c- i0 d: X3 `* G) D        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
% L5 o& [! G- j6 A, o7 A8 h' H        LbOut= Fx(sum);* [- x) V/ j0 r; I% `5 r7 ? 
    } 
+ I# F\" ]( J( _0 D# Z 
  }\" {3 S+ G# G- ]1 c    sum = 0; 
9 z3 @. v6 \9 g; j    for (j = 0; j < NEURON; j++)  W: R: c1 {; h# _ 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];! B: f8 ?0 b- `# K* g\" T5 P 
       f7 l  u9 s) g1 p/ S6 J2 Q+ V 
    LcOut[0] = Fx(sum);; c6 m: Y+ h$ Z7 n1 [\" |- C 
      
, S6 @1 c( ~7 a3 f    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;2 e9 y0 R; C# ~; ?: f\" ^ 
 # I. `4 d/ I1 z  s8 a$ n 
 % Z9 i6 d3 Q3 O$ e5 o 
}/ H7 ^8 ^( \; i) C. _ 
void train()$ V8 |+ t+ @. T- R# L 
{ 
; @' [8 G3 g$ C7 E+ X/ h    int i, j, no = 0;1 I$ O# O' m9 i6 H' H8 [ 
    double e = 0;- Y' t' M7 q3 `\" x6 C  q2 w 
    do{ 
- e8 C! l9 d  ]1 u' M! U3 k2 |        e = 0;+ i+ b7 J2 D8 ?; e8 F 
        for (i = 0; i < DATA; i++)( r# ]  i0 C% Y 
        {& h1 B) i9 S3 {, W: g+ L 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
0 d- u. t4 @+ s) Q. Y: u. i9 h            backUp(i); 
: |' L, [7 ~  G2 ^0 G, r            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
* e) ^( O9 K5 d        } 
5 _) n2 M& N; [; o         ' B& Z8 D0 T: G3 K0 Z; s& y9 M$ V 
        cout << no << " " << e << endl; 
( f# S) h. l; I  y; B) Z        no++;6 M# E% |, U+ [0 o! n6 N 
    } while (no < 1000);) a8 t4 Y\" B7 e2 \ 
 / w\" y$ z/ y( _ 
 
. T. {' [& v* E}7 s* J3 r9 d\" ^( K- Z: ^% k( n: h3 J 
 / P& A# s- }/ y( _. G& @2 q2 V 
void  main(int argc, char const *argv[])5 Q2 v, ]! S4 T. @' z& M 
{ 
& K6 t/ E% j& @      
7 b) Y! A& e' W    setSample();4 X4 X9 o7 M$ m 
    initNet(); 
6 l. q1 u* B- P% y3 r: K. a) B    train(); 
2 G- x% ?7 ?2 r: w    double a, b;0 o/ C) L4 Q5 V9 o5 @% d) Y- Q 
    while (1) 
. E7 f& F2 g  C. {  s( `3 n, H  _    {7 L7 w% m: \4 @6 z: w; N9 e: w9 T+ Q 
        cout << "print two numbers" << endl;, N3 r8 o. N% q% Z) e! i3 z 
        cin >> a >> b; 
. g6 x) u: P, X; R% K2 N: Q) Z        cout << "result:" << result(a, b) << endl;( |1 o4 X% }4 t* ^% t\" [3 t 
    }% }$ D( L! V! L; H3 |; S 
      
- \1 e0 e9 t1 N( z2 s& d1 ?      
- k( v( k\" W3 z/ D! V}

# J: p9 y4 E: K" ^+ z
9 [# _" j1 r2 t

zan