[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>
5 V: w8 i\" l6 P9 L#include <time.h>
4 S9 T2 u% G6 x* C: z1 P#include <math.h>7 I; v/ g\" s0 I) N% \; T, l
#include <stdlib.h>
6 H; K8 E* x8 S$ A* {1 J#include <iostream>
* s* o D8 f1 ]* u( susing namespace std;
& u' _8 u. T- b& n& a#define DATA 800
o/ _' @9 s/ b) ] K( H% _#define IN 2
- M# K8 s# V' j$ G' K* M#define OUT 1
J: {9 x4 G3 C1 a: g#define NEURON 459 x8 W4 e1 f& L* _% h) _9 w
#define TRAINC 20000 Y& p3 S; }* I( l5 h2 W
. Y' t; C& R\" v4 I- Vdouble Fx(double x)
2 J( S3 |7 I3 V# o- B+ j\" Y. M{
; @) V! O\" p$ A9 j5 n return 1 / (1 + exp(-1 * x));
% j1 v0 z' `- x) @0 e x* }6 G Y}
/ z! f. U; v7 g9 a0 p5 G$ N//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层: Y- b, J# G9 }
//样本输入; r4 X% v; S& I9 Y. f* S% N
double La[DATA][IN];! W/ A3 u1 e0 ^/ j9 e# c* S
//样本输出 b2 w2 Y' W' F4 u2 V
double Lc[DATA][OUT];
T3 E. }9 |3 d9 B- W3 T1 x# I' W//La->Lb权重3 F9 B7 r N( G% Z3 L- H
double Wab[NEURON][IN];
+ y\" E/ w. F* ^( O9 T# s9 r//Lb->Lc权重
* ^* e; L* f4 u gdouble Wbc[OUT][NEURON];! o& K, l/ B( }& |/ y
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...: V, O# K+ O' ^5 t
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
$ p\" [3 Y, h- ]0 L$ R
I$ P6 {5 T6 F1 [//Lb层输出
f: ?& f/ R% Sdouble LbOut[NEURON];0 h\" v( j+ H# x5 b
//Lc层输出 I/ p1 o\" L# U8 T
double LcOut[OUT];1 f; n2 @2 H0 T; k
$ n& }( N# S1 h0 I! e
//Lc层单元的一般化误差
: l/ Z9 B+ e1 e3 ?1 udouble Dc[OUT];
& p5 x7 _8 h2 J: @5 \//Lb层单元的一般化误差
/ T' v* _1 l0 D4 i. y5 V3 q5 R; Odouble Db[NEURON];9 `: }3 w) R* Z! r( U) @+ h
, d+ H\" s. M1 G7 o
//设置样本数据/ Z\" H( H1 b h9 i
void setSample()+ I- K) n+ G! v0 d' A4 y8 j
{! b& q- ?. m% y8 f; U
srand((unsigned)time(NULL));
: Q$ b\" c/ u3 i int i, j;5 W4 v\" y+ }# |, F0 {
for (i = 0; i < DATA; i++)% {, m/ }. G, B\" V
{5 G8 ]/ M$ y1 I, p
for (j = 0; j < IN; j++)4 i4 a\" X3 U: z1 }6 _$ t& Y
{1 t' q6 ~* Y4 ~3 }3 C4 F
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;# P( g\" J5 A8 r. |: S9 |
}$ b1 j3 W( T/ C! t+ h$ u0 ]
9 q9 q- J* z- F for (j = 0; j < OUT; j++)
; \- p: `9 ?2 X; g5 H0 d, G% k Lc[j] = La[0] + La[1];& h2 W& \) Y4 O6 W$ n( X5 _
}
; \6 k* a+ U! P; S: J}, v9 L r3 q7 f; `- h) K; k, J
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）6 g) l0 E8 I\" p7 v! s
void initNet()
* V5 F4 }0 T# ~{
4 f6 ]: \: {9 p! N srand((unsigned)time(NULL));3 i9 x; e9 g# e
//两部分的权值设置随机值【-1,1】
8 t4 k/ `; F9 | int i, j;2 Q7 h\" F' g. ] B. @
for (i = 0; i < NEURON; i++)& [8 b5 ~* O0 g% }
for (j = 0; j < IN; j++)( V- I, U9 k* F. n' B1 ^
{5 `* f- v$ S$ N/ H
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
. R- ^$ U, j) s( [ Wab[j] /= 20;2 u( h; V6 D6 M- P
}' B' Y8 M: x V1 w# y, s\" m1 W
0 H0 P0 f: E0 I7 h0 J _ for (i = 0; i < OUT; i++)
( R1 ]( L' @' k7 A for (j = 0; j < NEURON; j++)
2 _. \6 D8 c( s {
4 m3 Y0 W* ]5 H+ m: l2 b4 ^ Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
/ n5 O: v/ _1 J8 Z d Wbc[j] /= 20;
) J+ ?4 n# k ?7 ^3 z5 e2 z }
' R/ e* v5 ?1 r8 W4 b . \2 O R# S9 q, h
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化/ L) ^/ Y\" B; L+ l
for (i = 0; i < IN; i++)8 r5 r5 {4 R, D+ j
{ Y5 d# i+ e$ t
1 A\" W( ^/ O4 B0 U. o/ S MinIn = MaxIn = La[0];/ d* x2 f1 M- v! j. B3 i2 c
for (j = 0; j < DATA; j++)* r& B5 J J\" y3 | b/ e: g' m
{& Q7 b! u1 p; w4 F2 g5 Y0 z/ Z* L* ~! ]
if (MinIn > La[j])
* G/ A3 b; L) I- L MinIn = La[j]; g% q7 Q4 h/ L; w5 e1 G' d+ ^
if (MaxIn < La[j])2 b4 I7 X) w* j
MaxIn = La[j];! x3 o3 e% f3 s7 a ^+ [& w, G
} D; ?4 ?+ K: n4 J S ^
$ f; v+ y, Z, W) B9 M2 Q
( B3 ?5 h6 p) {. B, S }
8 Y( y3 V4 `! m\" F' Q! L4 X! o4 V# d
\" c+ {0 |' c8 t( x for (i = 0; i < OUT; i++)
( R& I$ S' O* _% Q/ Y! t {
\" R9 k! |7 D: g ' S6 e# q9 Y/ j* k4 k7 {
MinOut = MaxOut = Lc[0];
9 p8 \8 \) G- e for (j = 0; j < DATA; j++)
g$ S! }+ ~' f2 Q7 Q {
7 P/ }, G3 Y3 D8 M\" Y4 y\" D( o/ w if (MinOut > Lc[j])
( s! L+ t8 n$ Q MinOut = Lc[j];7 e' v d9 ]+ v. ~9 `4 ~\" }0 f; w8 C
if (MaxOut < Lc[j])' @% F! k ~$ W1 w4 b
MaxOut = Lc[j];, R# ?8 a' _$ g
}. \2 z0 B3 g4 V+ _& _
/ W2 ]; q* F& O+ d7 C V }/ L6 a7 Z0 u2 _; \) S* z4 _& J
' [/ j+ D5 j7 ?; \: ^8 F
//归一化' t( _. n( r G& |& ~( W
for (i = 0; i < IN; i++)1 ~) q6 [5 N* m- v
for (j = 0; j < DATA; j++)4 V( W% G/ z' Z+ N0 T5 u3 p( }0 p
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
! a/ C0 P5 J+ P4 Y1 n+ P5 y
) g. {) H8 ~; @4 m
8 `6 `0 B1 r4 @* A1 L' ^ for (i = 0; i < OUT; i++)
\" v. Z v, y8 f8 w' ~( C3 A for (j = 0; j < DATA; j++)# m1 w7 G: R! f
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);+ O9 D& S( `5 P% j8 E C/ E8 S, h
/ @\" n# a9 J$ p4 i & |9 |( N# D% P: Z; \
/ X- S7 C; F9 i}3 S% m* g* O% u; x3 W# d r
void getActiveVal(int dataIndex)( x, r7 @7 k/ W; p1 z$ N* _
{
! B* k0 Q2 G3 y2 t+ n6 i int i, j;# b8 g4 Y7 y, ^+ {
double sum;
$ [: U5 t% I2 Q9 B for (i = 0; i < NEURON; i++)
: n! Q' P6 E; h+ F2 g% f1 x {4 x/ W! K6 G+ k- A y. r
sum = 0;
% S7 _. s8 V5 T# K, l1 A1 F8 [- ^ for (j = 0; j < IN; j++)3 N' U7 [\" H- N# q! h8 b6 I K\" h
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
: z' r4 A3 M8 L' H : R$ }5 e2 p& t3 p* F8 g
LbOut = Fx(sum);
/ c. w! g\" T5 X0 k6 ] J; Q; | / k( G5 ~% B; Q0 A
}
7 S% K. K# ~1 I( I \" v$ [ N) W\" Z, ]1 m2 k
for (i = 0; i < OUT; i++)4 M8 _4 g6 w9 R8 X
{9 G; J$ T* L; D
sum = 0;
5 ]: l4 Y: ]7 L3 _5 O+ t* {) y! h for (j = 0; j < NEURON; j++)! r: f3 \* Q( ^% `2 @( N# z\" y
sum += Wbc[j] * LbOut[j];, \2 Y5 u1 O. v n) k j
' `& S4 E7 X/ E+ R LcOut = Fx(sum);
\" O m( n- |\" [8 v3 P, X0 C }
; P) b6 u) I6 K, _}2 W( h% i8 ]) y# B# k- V+ J
void backUp(int dataIndex)
1 d# H# T5 W) a: A{$ s$ e, O2 X, V( [
int i, j;* V6 ^- u4 ~/ P6 x) k
double sum = 0;
5 F7 l6 A& ]8 W8 q1 d/ W //Lc层单元的一般化误差: p; w4 M6 k8 V- G
for (i = 0; i < OUT; i++)
+ q! K4 p5 U, e! `1 E% T! F& r Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 @6 k& G4 `- ~( b) C& s
5 @: a* E( l3 p7 V: {& t3 r //Lb层单元的一般化误差- ]9 P( @5 i5 X4 l4 v* m* }
for (i = 0; i < NEURON; i++)
1 {. X) {8 a% Q& K# s7 E+ g0 j {! c, A+ X2 @5 V3 m O
sum = 0;
& R4 j\" f; r8 ]$ J for (j = 0; j < OUT; j++)( `\" {3 T& Z3 Y$ O( ?
{' H; ^2 m3 t. ?6 ~
sum += Wbc[j] * Dc[j];( ~& `7 ], O8 Q4 h\" c1 R
}4 u- V6 ]: Z% H) |1 h
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;1 [8 ^+ Y! `6 v/ O2 V; k: V
}
/ `- `7 w3 X6 h. G ( U8 ?! K\" X; d\" x) ^! L) r
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
* s. c) }' V; J 5 |# |/ s\" m ], N, p
for (i = 0; i < OUT; i++)+ M% }( s\" m; ~. y/ V3 D1 H
for (j = 0; j < NEURON; j++)
/ z5 E5 M) ]) ]9 O1 X3 x/ o Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;/ w4 `* c- `4 D) E g+ O% h5 R& c
. _; t\" D8 M* } for (i = 0; i < NEURON; i++)
' l. v4 z2 g; k\" G for (j = 0; j < IN; j++): i0 d- X. C# V9 E% q5 d9 Y% J
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];/ ~# u+ f- M# m, N
T\" S- k3 W6 l0 \
! e( Z3 y7 b& o
) S/ N5 J\" ^1 ?3 _- C, G
}
0 C! e) F5 K# F6 u+ V
- a( e7 O# B; @* b- P6 Xdouble result(double d1, double d2): ?! i; W7 b z) i4 q' [
{3 B: ^+ H0 @$ i9 P. s: j+ A
int i, j;( z2 A, R% ?* d- Q& [
double sum;
\" Z( u8 O& R' T3 `\" _9 S# P d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
[2 D0 I- H# E d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
- x. v f. U, x u) e ?+ ?1 [6 a
- G\" o3 E. y/ O0 M6 ~8 g/ O) J7 i: Z for (i = 0; i < NEURON; i++)3 p) ~) F9 Y/ ^5 ^
{
- v* r; w/ x, X) [, F* r5 R sum = 0;
: x) x. i+ T) {8 n ? sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
3 s+ i5 v. z4 P% o- | LbOut= Fx(sum);* J. L% | F\" ?, a
}
% c, P\" [# J2 l
% F4 ^6 Z# t9 r$ H sum = 0;\" S+ ^. g% K* ?+ }8 W/ O! G
for (j = 0; j < NEURON; j++)( a4 v* c3 j/ B u
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
' ^1 S\" G. k3 G6 Q
3 U! T! i! F1 {, m0 y% K0 u; c LcOut[0] = Fx(sum);
3 Y4 P7 ]# {* V. H
( J- @; x4 ?8 |4 \% k0 ]% [+ H: t return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
) O1 r+ N. Q8 W3 Y& V
6 X/ k0 b' B( N 4 ?. G9 j3 j- T\" z; I* W2 z
}
6 x& Y+ }6 w0 Lvoid train()/ S5 |' m9 d5 [. g2 C$ u$ h7 [
{
1 ^6 }0 r* {) i; V; ^# P int i, j, no = 0;
% w6 Y( y\" M! j4 | double e = 0;' Q* B: g- F, A; ?\" n0 M- I; z
do{
* N5 D$ E9 R, [$ a e = 0;; w, v9 ?. z, k% e
for (i = 0; i < DATA; i++)& N' R0 Q$ V/ f( N8 m9 ~* N0 v
{6 s, u: p5 Z: |: z
getActiveVal(i);
$ z7 B2 J) j; o/ B7 ` backUp(i);
\" M* {! o7 q9 n\" s( H) m e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
7 A# O\" b. C) i }& s8 n2 J Q- v' g; A) @9 q
+ t. J; ]/ Y S1 R3 g2 d, s cout << no << " " << e << endl;\" A4 _ }1 k3 o\" {% G3 R4 }& J
no++;6 h2 j. U: g4 [ p' J' r0 T
} while (no < 1000);7 D: v( M! M0 ~6 n+ N
( F: u. _- f9 N) }% F3 }& Y# ?
5 x: H\" X0 h9 H}$ m4 b- r# A! w$ S: ?2 t
9 D4 h9 N% y/ [! h) ?void main(int argc, char const *argv[]). r2 J# b! E3 c$ w5 V
{4 _5 I# f: e\" [5 e
& P! B2 \% @! `* H setSample();. K\" v/ D- b( Y) r( r+ q) u% B& ]8 ~
initNet();
0 G& [$ V# M! F- g+ T% M4 e6 ]4 M5 Q train();
$ R9 x* u* e- ]0 n7 o, U double a, b;
) ?' F+ t& ^5 } while (1)$ a) E4 m$ W3 |2 P# a$ H- V
{9 T! \ x5 I+ C* U7 v\" F
cout << "print two numbers" << endl;$ ^2 |& B; j# }8 c' F `3 B
cin >> a >> b;7 I9 k+ i/ r2 T/ r f3 Y/ X
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
& K; n2 N1 X! ^* }5 P- N( P) } }
+ T, q4 G& y8 ~$ g m5 f
/ W* a: }! a* U9 r3 S ' v: r/ s; D9 j
}

#include <stdio.h> 
5 V: w8 i\" l6 P9 L#include <time.h> 
4 S9 T2 u% G6 x* C: z1 P#include <math.h>7 I; v/ g\" s0 I) N% \; T, l 
#include <stdlib.h> 
6 H; K8 E* x8 S$ A* {1 J#include <iostream> 
* s* o  D8 f1 ]* u( susing namespace std; 
& u' _8 u. T- b& n& a#define DATA  800 
  o/ _' @9 s/ b) ]  K( H% _#define IN 2 
- M# K8 s# V' j$ G' K* M#define OUT 1 
  J: {9 x4 G3 C1 a: g#define NEURON 459 x8 W4 e1 f& L* _% h) _9 w 
#define TRAINC 20000  Y& p3 S; }* I( l5 h2 W 
 
. Y' t; C& R\" v4 I- Vdouble Fx(double x) 
2 J( S3 |7 I3 V# o- B+ j\" Y. M{ 
; @) V! O\" p$ A9 j5 n    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
% j1 v0 z' `- x) @0 e  x* }6 G  Y} 
/ z! f. U; v7 g9 a0 p5 G$ N//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层: Y- b, J# G9 } 
//样本输入; r4 X% v; S& I9 Y. f* S% N 
double La[DATA][IN];! W/ A3 u1 e0 ^/ j9 e# c* S 
//样本输出  b2 w2 Y' W' F4 u2 V 
double Lc[DATA][OUT]; 
  T3 E. }9 |3 d9 B- W3 T1 x# I' W//La->Lb权重3 F9 B7 r  N( G% Z3 L- H 
double Wab[NEURON][IN]; 
+ y\" E/ w. F* ^( O9 T# s9 r//Lb->Lc权重 
* ^* e; L* f4 u  gdouble Wbc[OUT][NEURON];! o& K, l/ B( }& |/ y 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...: V, O# K+ O' ^5 t 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
$ p\" [3 Y, h- ]0 L$ R 
  I$ P6 {5 T6 F1 [//Lb层输出 
  f: ?& f/ R% Sdouble LbOut[NEURON];0 h\" v( j+ H# x5 b 
//Lc层输出  I/ p1 o\" L# U8 T 
double LcOut[OUT];1 f; n2 @2 H0 T; k 
 $ n& }( N# S1 h0 I! e 
//Lc层单元的一般化误差 
: l/ Z9 B+ e1 e3 ?1 udouble Dc[OUT]; 
& p5 x7 _8 h2 J: @5 \//Lb层单元的一般化误差 
/ T' v* _1 l0 D4 i. y5 V3 q5 R; Odouble Db[NEURON];9 `: }3 w) R* Z! r( U) @+ h 
 , d+ H\" s. M1 G7 o 
//设置样本数据/ Z\" H( H1 b  h9 i 
void setSample()+ I- K) n+ G! v0 d' A4 y8 j 
{! b& q- ?. m% y8 f; U 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
: Q$ b\" c/ u3 i    int i, j;5 W4 v\" y+ }# |, F0 { 
    for (i = 0; i < DATA; i++)% {, m/ }. G, B\" V 
    {5 G8 ]/ M$ y1 I, p 
        for (j = 0; j < IN; j++)4 i4 a\" X3 U: z1 }6 _$ t& Y 
        {1 t' q6 ~* Y4 ~3 }3 C4 F 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;# P( g\" J5 A8 r. |: S9 | 
        }$ b1 j3 W( T/ C! t+ h$ u0 ] 
 
9 q9 q- J* z- F        for (j = 0; j < OUT; j++) 
; \- p: `9 ?2 X; g5 H0 d, G% k            Lc[j] = La[0] + La[1];& h2 W& \) Y4 O6 W$ n( X5 _ 
    } 
; \6 k* a+ U! P; S: J}, v9 L  r3 q7 f; `- h) K; k, J 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）6 g) l0 E8 I\" p7 v! s 
void initNet() 
* V5 F4 }0 T# ~{ 
4 f6 ]: \: {9 p! N    srand((unsigned)time(NULL));3 i9 x; e9 g# e 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
8 t4 k/ `; F9 |    int i, j;2 Q7 h\" F' g. ]  B. @ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)& [8 b5 ~* O0 g% } 
        for (j = 0; j < IN; j++)( V- I, U9 k* F. n' B1 ^ 
        {5 `* f- v$ S$ N/ H 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
. R- ^$ U, j) s( [            Wab[j] /= 20;2 u( h; V6 D6 M- P 
        }' B' Y8 M: x  V1 w# y, s\" m1 W 
 
0 H0 P0 f: E0 I7 h0 J  _    for (i = 0; i < OUT; i++) 
( R1 ]( L' @' k7 A        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
2 _. \6 D8 c( s        { 
4 m3 Y0 W* ]5 H+ m: l2 b4 ^            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
/ n5 O: v/ _1 J8 Z  d            Wbc[j] /= 20; 
) J+ ?4 n# k  ?7 ^3 z5 e2 z        } 
' R/ e* v5 ?1 r8 W4 b     . \2 O  R# S9 q, h 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化/ L) ^/ Y\" B; L+ l 
    for (i = 0; i < IN; i++)8 r5 r5 {4 R, D+ j 
    {  Y5 d# i+ e$ t 
          
1 A\" W( ^/ O4 B0 U. o/ S        MinIn = MaxIn = La[0];/ d* x2 f1 M- v! j. B3 i2 c 
        for (j = 0; j < DATA; j++)* r& B5 J  J\" y3 |  b/ e: g' m 
        {& Q7 b! u1 p; w4 F2 g5 Y0 z/ Z* L* ~! ] 
            if (MinIn > La[j]) 
* G/ A3 b; L) I- L                MinIn = La[j];  g% q7 Q4 h/ L; w5 e1 G' d+ ^ 
            if (MaxIn < La[j])2 b4 I7 X) w* j 
                MaxIn = La[j];! x3 o3 e% f3 s7 a  ^+ [& w, G 
        }  D; ?4 ?+ K: n4 J  S  ^ 
     $ f; v+ y, Z, W) B9 M2 Q 
          
( B3 ?5 h6 p) {. B, S    } 
8 Y( y3 V4 `! m\" F' Q! L4 X! o4 V# d 
\" c+ {0 |' c8 t( x    for (i = 0; i < OUT; i++) 
( R& I$ S' O* _% Q/ Y! t    { 
\" R9 k! |7 D: g         ' S6 e# q9 Y/ j* k4 k7 { 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
9 p8 \8 \) G- e        for (j = 0; j < DATA; j++) 
  g$ S! }+ ~' f2 Q7 Q        { 
7 P/ }, G3 Y3 D8 M\" Y4 y\" D( o/ w            if (MinOut > Lc[j]) 
( s! L+ t8 n$ Q                MinOut = Lc[j];7 e' v  d9 ]+ v. ~9 `4 ~\" }0 f; w8 C 
            if (MaxOut < Lc[j])' @% F! k  ~$ W1 w4 b 
                MaxOut = Lc[j];, R# ?8 a' _$ g 
        }. \2 z0 B3 g4 V+ _& _ 
 
/ W2 ]; q* F& O+ d7 C  V    }/ L6 a7 Z0 u2 _; \) S* z4 _& J 
 ' [/ j+ D5 j7 ?; \: ^8 F 
    //归一化' t( _. n( r  G& |& ~( W 
    for (i = 0; i < IN; i++)1 ~) q6 [5 N* m- v 
        for (j = 0; j < DATA; j++)4 V( W% G/ z' Z+ N0 T5 u3 p( }0 p 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
! a/ C0 P5 J+ P4 Y1 n+ P5 y             
) g. {) H8 ~; @4 m 
8 `6 `0 B1 r4 @* A1 L' ^    for (i = 0; i < OUT; i++) 
\" v. Z  v, y8 f8 w' ~( C3 A        for (j = 0; j < DATA; j++)# m1 w7 G: R! f 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);+ O9 D& S( `5 P% j8 E  C/ E8 S, h 
          
/ @\" n# a9 J$ p4 i             & |9 |( N# D% P: Z; \ 
 
/ X- S7 C; F9 i}3 S% m* g* O% u; x3 W# d  r 
void getActiveVal(int dataIndex)( x, r7 @7 k/ W; p1 z$ N* _ 
{ 
! B* k0 Q2 G3 y2 t+ n6 i    int i, j;# b8 g4 Y7 y, ^+ { 
    double sum; 
$ [: U5 t% I2 Q9 B    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
: n! Q' P6 E; h+ F2 g% f1 x    {4 x/ W! K6 G+ k- A  y. r 
        sum = 0; 
% S7 _. s8 V5 T# K, l1 A1 F8 [- ^        for (j = 0; j < IN; j++)3 N' U7 [\" H- N# q! h8 b6 I  K\" h 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
: z' r4 A3 M8 L' H         : R$ }5 e2 p& t3 p* F8 g 
        LbOut = Fx(sum); 
/ c. w! g\" T5 X0 k6 ]  J; Q; | / k( G5 ~% B; Q0 A 
    } 
7 S% K. K# ~1 I( I \" v$ [  N) W\" Z, ]1 m2 k 
    for (i = 0; i < OUT; i++)4 M8 _4 g6 w9 R8 X 
    {9 G; J$ T* L; D 
        sum = 0; 
5 ]: l4 Y: ]7 L3 _5 O+ t* {) y! h        for (j = 0; j < NEURON; j++)! r: f3 \* Q( ^% `2 @( N# z\" y 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];, \2 Y5 u1 O. v  n) k  j 
          
' `& S4 E7 X/ E+ R        LcOut = Fx(sum); 
\" O  m( n- |\" [8 v3 P, X0 C    } 
; P) b6 u) I6 K, _}2 W( h% i8 ]) y# B# k- V+ J 
void backUp(int dataIndex) 
1 d# H# T5 W) a: A{$ s$ e, O2 X, V( [ 
    int i, j;* V6 ^- u4 ~/ P6 x) k 
    double sum = 0; 
5 F7 l6 A& ]8 W8 q1 d/ W    //Lc层单元的一般化误差: p; w4 M6 k8 V- G 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
+ q! K4 p5 U, e! `1 E% T! F& r        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 @6 k& G4 `- ~( b) C& s 
 
5 @: a* E( l3 p7 V: {& t3 r    //Lb层单元的一般化误差- ]9 P( @5 i5 X4 l4 v* m* } 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
1 {. X) {8 a% Q& K# s7 E+ g0 j    {! c, A+ X2 @5 V3 m  O 
        sum = 0; 
& R4 j\" f; r8 ]$ J        for (j = 0; j < OUT; j++)( `\" {3 T& Z3 Y$ O( ? 
        {' H; ^2 m3 t. ?6 ~ 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];( ~& `7 ], O8 Q4 h\" c1 R 
        }4 u- V6 ]: Z% H) |1 h 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;1 [8 ^+ Y! `6 v/ O2 V; k: V 
    } 
/ `- `7 w3 X6 h. G ( U8 ?! K\" X; d\" x) ^! L) r 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
* s. c) }' V; J 5 |# |/ s\" m  ], N, p 
    for (i = 0; i < OUT; i++)+ M% }( s\" m; ~. y/ V3 D1 H 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
/ z5 E5 M) ]) ]9 O1 X3 x/ o            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;/ w4 `* c- `4 D) E  g+ O% h5 R& c 
 
. _; t\" D8 M* }    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
' l. v4 z2 g; k\" G        for (j = 0; j < IN; j++): i0 d- X. C# V9 E% q5 d9 Y% J 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];/ ~# u+ f- M# m, N 
   T\" S- k3 W6 l0 \ 
     ! e( Z3 y7 b& o 
     ) S/ N5 J\" ^1 ?3 _- C, G 
} 
0 C! e) F5 K# F6 u+ V 
- a( e7 O# B; @* b- P6 Xdouble result(double d1, double d2): ?! i; W7 b  z) i4 q' [ 
{3 B: ^+ H0 @$ i9 P. s: j+ A 
    int i, j;( z2 A, R% ?* d- Q& [ 
    double sum; 
\" Z( u8 O& R' T3 `\" _9 S# P    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
  [2 D0 I- H# E    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
- x. v  f. U, x  u) e  ?+ ?1 [6 a 
- G\" o3 E. y/ O0 M6 ~8 g/ O) J7 i: Z    for (i = 0; i < NEURON; i++)3 p) ~) F9 Y/ ^5 ^ 
    { 
- v* r; w/ x, X) [, F* r5 R        sum = 0;          
: x) x. i+ T) {8 n  ?        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
3 s+ i5 v. z4 P% o- |        LbOut= Fx(sum);* J. L% |  F\" ?, a 
    } 
% c, P\" [# J2 l 
% F4 ^6 Z# t9 r$ H    sum = 0;\" S+ ^. g% K* ?+ }8 W/ O! G 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)( a4 v* c3 j/ B  u 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
' ^1 S\" G. k3 G6 Q      
3 U! T! i! F1 {, m0 y% K0 u; c    LcOut[0] = Fx(sum); 
3 Y4 P7 ]# {* V. H      
( J- @; x4 ?8 |4 \% k0 ]% [+ H: t    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
) O1 r+ N. Q8 W3 Y& V 
6 X/ k0 b' B( N 4 ?. G9 j3 j- T\" z; I* W2 z 
} 
6 x& Y+ }6 w0 Lvoid train()/ S5 |' m9 d5 [. g2 C$ u$ h7 [ 
{ 
1 ^6 }0 r* {) i; V; ^# P    int i, j, no = 0; 
% w6 Y( y\" M! j4 |    double e = 0;' Q* B: g- F, A; ?\" n0 M- I; z 
    do{ 
* N5 D$ E9 R, [$ a        e = 0;; w, v9 ?. z, k% e 
        for (i = 0; i < DATA; i++)& N' R0 Q$ V/ f( N8 m9 ~* N0 v 
        {6 s, u: p5 Z: |: z 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
$ z7 B2 J) j; o/ B7 `            backUp(i); 
\" M* {! o7 q9 n\" s( H) m            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
7 A# O\" b. C) i        }& s8 n2 J  Q- v' g; A) @9 q 
          
+ t. J; ]/ Y  S1 R3 g2 d, s        cout << no << " " << e << endl;\" A4 _  }1 k3 o\" {% G3 R4 }& J 
        no++;6 h2 j. U: g4 [  p' J' r0 T 
    } while (no < 1000);7 D: v( M! M0 ~6 n+ N 
 ( F: u. _- f9 N) }% F3 }& Y# ? 
 
5 x: H\" X0 h9 H}$ m4 b- r# A! w$ S: ?2 t 
 
9 D4 h9 N% y/ [! h) ?void  main(int argc, char const *argv[]). r2 J# b! E3 c$ w5 V 
{4 _5 I# f: e\" [5 e 
      
& P! B2 \% @! `* H    setSample();. K\" v/ D- b( Y) r( r+ q) u% B& ]8 ~ 
    initNet(); 
0 G& [$ V# M! F- g+ T% M4 e6 ]4 M5 Q    train(); 
$ R9 x* u* e- ]0 n7 o, U    double a, b; 
) ?' F+ t& ^5 }    while (1)$ a) E4 m$ W3 |2 P# a$ H- V 
    {9 T! \  x5 I+ C* U7 v\" F 
        cout << "print two numbers" << endl;$ ^2 |& B; j# }8 c' F  `3 B 
        cin >> a >> b;7 I9 k+ i/ r2 T/ r  f3 Y/ X 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
& K; n2 N1 X! ^* }5 P- N( P) }    } 
+ T, q4 G& y8 ~$ g  m5 f      
/ W* a: }! a* U9 r3 S     ' v: r/ s; D9 j 
}

3 w) R: N: w. {/ q9 d; \9 {7 T) `$ T6 c

zan