[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>
# @4 o& e, b\" h/ V#include <time.h>
4 O; {8 t2 P( T, K W) p3 @\" E#include <math.h>
/ f% r5 n3 u. {, C8 ^#include <stdlib.h>- G\" g1 P$ t& m/ e/ `2 I! y' i
#include <iostream>
4 a- h0 G3 @+ ~1 tusing namespace std;
2 J) Y% S! G: w6 Z3 z4 O#define DATA 8003 ~ h# M Y; v0 I' s
#define IN 2' T5 U\" V: M) s: t i7 o
#define OUT 1; q% V' u\" Q |& o; m5 j
#define NEURON 45
/ f- b4 S( D6 u, J8 u5 d9 S#define TRAINC 20000, |1 W7 p- K3 Q( E\" B
* S* U/ |\" a3 B7 L- |' L& m+ H
double Fx(double x)' T i0 P1 ~: g5 h) [/ T' u
{+ ^5 d\" d* i, N; M5 T
return 1 / (1 + exp(-1 * x));9 Z4 {0 M7 b; Y4 v k6 r
}) f, T; o8 b7 t8 T
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层1 L6 x- o9 Q( N2 c
//样本输入
& }& W1 k( e6 jdouble La[DATA][IN];
8 J6 v1 q& N V' z4 b//样本输出* I. `( g1 W. i
double Lc[DATA][OUT];4 r+ O( P. r7 z! Z+ p' d
//La->Lb权重
8 m4 X( g4 \( k5 a! L, l+ \6 tdouble Wab[NEURON][IN];9 T0 Q* u1 ^, U# o5 m! j
//Lb->Lc权重
0 |( i6 z# W2 k6 I4 I# D4 u |double Wbc[OUT][NEURON];
+ a* Q3 ~\" ^) W\" T\" q, @0 D//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...& s4 L! t. ?6 s1 ]
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];& k' |1 |* D+ V9 Y0 e9 ~
& b @, [* C% o/ W/ \' C
//Lb层输出( d* n5 ^6 c+ i3 M5 h
double LbOut[NEURON];
Z' z/ n S5 F0 g, R+ q//Lc层输出
! y* j8 Q6 S7 K8 D! A- Pdouble LcOut[OUT];1 s5 e; ^; v5 {) w
+ ]0 c [% g$ `
//Lc层单元的一般化误差
. }0 Y3 X# I p+ u5 B8 K6 tdouble Dc[OUT];\" ]) \- i! y/ S6 x
//Lb层单元的一般化误差; ~) ]* Q6 |) n6 k$ W5 I% m* _
double Db[NEURON];
, f4 H* Z# Y/ ?( P
* K- Q3 ?% j0 [5 f- t2 |//设置样本数据6 d% a% j8 I5 o\" W5 T: m; o8 v7 a
void setSample()* x) q& X/ {9 V0 z( ~* K2 @
{
& d& g' I5 J, ?) Y srand((unsigned)time(NULL));, i% h) q. f2 ^* k4 s: N
int i, j;# J! G, \6 \8 _* A
for (i = 0; i < DATA; i++); R: K, G: i7 Q1 Q+ c\" J6 U
{
$ _$ w' p; G( e3 y2 Y' n& u for (j = 0; j < IN; j++)
, D% I; U. ?2 ~4 ^\" |2 A$ b2 V {0 p+ P: `8 P1 I: F! q
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
& R& b I8 E% Z+ V6 U: Y, L+ C }. W5 C\" U# s6 ~/ m+ Y
8 U; v3 l' i9 n& _4 f
for (j = 0; j < OUT; j++)
\" o* y# c) n1 j& h1 a Lc[j] = La[0] + La[1];* \) n$ m! U# C+ _. {6 L
}
( R d7 L5 g y}
: q$ T* j q P! [//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）+ S; y3 X9 E0 G\" H& E3 S
void initNet()! o% ^2 m% q' u* M5 m, ?
{2 s% I' [: I9 c( \% ^; `. T
srand((unsigned)time(NULL));
3 i3 W' d- \: @4 E4 A //两部分的权值设置随机值【-1,1】( @5 @, y6 n; k2 s
int i, j;
2 u$ `% i- Z+ e! | for (i = 0; i < NEURON; i++)5 q3 ]* B9 ]; N! |1 T
for (j = 0; j < IN; j++). {- N6 C+ e# z7 L
{
. n& Z% H) {8 O* L# } Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;1 E* ~) i' I% i! n4 D g
Wab[j] /= 20;5 S6 q. s- D4 T, l% ?8 h0 E3 p
}
3 C$ X( X6 X0 h Q
! S) f' T( V. y, H+ S, q7 A for (i = 0; i < OUT; i++)
/ ~% Q3 d/ p, k: H4 s# [\" t% S4 T7 g for (j = 0; j < NEURON; j++)! w: U4 x3 A( }; \0 b: }7 c
{\" `/ D( Q& C7 H, q7 t
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;! J# v: F. m/ R, f4 B\" ^( V: o
Wbc[j] /= 20;
! v$ l& {' \- T% ` }3 i( }$ c! |1 b3 f& u
* n& F\" S* r: N
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
9 W5 P% v5 V/ p/ X+ r for (i = 0; i < IN; i++)% m. Z% K& f. h6 b; c# K1 V) s
{4 O- [0 s+ ?- w: u, [
& t! p* X! ]5 p; D) p
MinIn = MaxIn = La[0];\" O1 r; A4 e) `+ p- I3 U
for (j = 0; j < DATA; j++)
; t1 L4 O5 m' u4 h {& A! Q O9 c7 w9 Z
if (MinIn > La[j])$ |1 V. W- O& u5 A- e6 I3 I1 P+ }4 _
MinIn = La[j];
, @' Z6 n& Z2 Q& I$ h, p. v2 j& B if (MaxIn < La[j])6 f/ y# h\" Y6 B# b/ ?
MaxIn = La[j];9 D3 Q4 T( c7 {- t+ C\" u% \
}
' e% G, M. `: Z5 K( u
. ~- B' S M# x6 A: ? b, t) [! K ( q0 p1 m( Z$ z) y' R; d9 K
}
! T+ m7 j' |* `: u 1 c8 G T: x5 c/ @' r, Y6 Z) i
for (i = 0; i < OUT; i++)4 ]0 K$ O+ L: a+ g7 u
{
, a6 Y& H5 S* r, A3 |2 }. r7 | 3 \& \3 ^7 X2 a9 Q4 f6 Z# b$ g
MinOut = MaxOut = Lc[0];5 o6 n1 {( }\" l% ? N8 J
for (j = 0; j < DATA; j++)6 q% c1 t2 w& i\" |; q$ `
{1 y2 E5 t) h2 x/ T2 z\" C2 e3 ?8 @% q
if (MinOut > Lc[j])
) e5 c! r\" J4 @0 M MinOut = Lc[j];
) d/ g; C& J3 h\" o% { if (MaxOut < Lc[j])\" C4 q/ U( r5 b7 t# O- _
MaxOut = Lc[j];$ c- I4 G+ n2 G; n) l. r& s, v
}
$ M$ |8 Y9 t' v2 E5 |7 R) }$ S 5 M% K! `. o, V, }6 m& r& X w
}/ m4 g* @$ P5 X+ L/ z
# }7 y( V6 N. K2 p, h //归一化
% H) H5 h' l# C: | for (i = 0; i < IN; i++)
# b* X8 I- [4 l: M! R3 C; \ for (j = 0; j < DATA; j++)) G7 |# _; X, X, [/ {+ @' U' ^
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& T8 P! r8 | Q2 e& k% b
# B9 v* I: i8 U' k 5 U3 M5 a A& M2 t0 x; Z
for (i = 0; i < OUT; i++)' F# O* G# \; ], S, R r% p
for (j = 0; j < DATA; j++)
- ~! k8 Q9 M8 @) l [6 [; z Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
# d\" U. a1 O+ u6 i1 i- f5 n2 | % K* N% l( h0 u* b$ p
+ {) ~9 {3 I, v- R 5 Y1 J. Q; E% n
}8 ]0 G K! Z\" B\" r. y: u
void getActiveVal(int dataIndex)) Y D/ r7 u8 E& R\" n# `) T4 j8 N
{1 k4 K; X ~ [! r
int i, j;
& @8 T2 Y& W# @4 @# z double sum;, B+ I, U5 Q# I5 ^ ~7 v e6 \/ Z
for (i = 0; i < NEURON; i++)/ B; P+ o$ c, [+ s
{/ v0 R* B3 x( b! m0 k: a4 g' W
sum = 0;
4 u9 e) [1 ~+ b for (j = 0; j < IN; j++)
' F7 k\" K5 v5 @ sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
# Z3 w+ ?1 a$ ^( D% w0 B
2 e2 S\" R$ n0 H LbOut = Fx(sum);% l- ?9 |0 N+ o& y* X& ?
2 {! J. ? K/ O/ z' T7 M' b\" J; y }
/ |+ {4 _( Q1 \4 I! O8 I ! |. _7 e+ j. k6 `\" }+ t
for (i = 0; i < OUT; i++)* g) M, W0 ^2 h( p9 [# t( z* V! F4 m
{8 E0 a0 V8 L# B0 Y6 ?
sum = 0;5 d* K* a) q) `9 o; l
for (j = 0; j < NEURON; j++)
! ?3 f1 S) A. @8 B3 Z; M% i. H; T sum += Wbc[j] * LbOut[j];
3 I3 y6 t4 r2 }7 P5 X$ S! Y
% q; W! g: G9 E$ {& i7 B LcOut = Fx(sum);
0 E I. N6 A& `, S. k, o( s }
; `3 P: z& ?! w& p3 v* ?}
9 B3 K\" ^5 t4 F* S3 xvoid backUp(int dataIndex); T# W2 a9 @! g: ^ K$ p! l6 k
{- f3 k\" T/ ?$ Z0 Y3 ]6 w# a
int i, j;6 e* e9 j0 |% `; ^- j
double sum = 0;
5 R: x+ s/ f\" i; E% P& \ //Lc层单元的一般化误差; I; o( m1 L& o1 q\" `: `% `
for (i = 0; i < OUT; i++)
& x' d0 l3 j+ \: d Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 E, x p5 L; V
6 Q2 ^) f0 p( T$ R, ^* K% _' g //Lb层单元的一般化误差
1 k6 i& i) s2 `) _5 W for (i = 0; i < NEURON; i++)
3 @. n3 W, ^6 d1 L4 i+ d) ] {
/ H4 G3 B5 ?! a7 C' } sum = 0;\" m& q3 a9 O\" U% l7 X
for (j = 0; j < OUT; j++)( v2 g! m( j4 [
{
2 ?, V9 i4 _% L: e8 Z- i; E sum += Wbc[j] * Dc[j];
& @9 y7 @3 ^; W }
8 E- ]% b/ O4 q% C5 m Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
0 D2 p- \7 Q8 g0 u8 G }- g\" ?- j/ k! c' X; W- t
n8 w) J. s5 W\" Y- p6 [6 y/ a; T
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
/ |! l8 G7 C8 O |
8 C2 _0 r\" d+ S* j& j; j for (i = 0; i < OUT; i++)
' ?& g9 n0 j+ F4 s! a' i4 D* K for (j = 0; j < NEURON; j++)& e6 A2 V9 W% I
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
- N/ y; _9 c1 ]# j/ G0 w
% l* O9 z( l( Q7 A8 B* U. } for (i = 0; i < NEURON; i++)( z- y- U( e' _
for (j = 0; j < IN; j++)# e, }! _, f: b' J
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
2 [$ E- ?* @) l2 O7 b$ B / Y* i* W. _1 D6 i* z- c: {5 }( v: Y
6 m3 q! ]2 i0 C- h3 i
) o( v\" b7 g7 x, V- r7 y7 ]
}
3 L4 i1 e3 i% j* y4 I7 U ] ! Z. s0 l, y% L9 K6 B
double result(double d1, double d2)& r: z* i2 z$ b! |\" w W) c. l+ V* r
{
' f7 V1 x* |6 M- K) o2 ]+ O9 F int i, j;
7 p/ T% g( o- J\" u4 \ double sum;\" W* C, R F- g- m2 a
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
1 V9 W# C, [- Z* y( C* H d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); E\" ]7 w* }9 T+ S# Z
! g* v6 h% H% p v9 \: O3 V for (i = 0; i < NEURON; i++)4 v7 j8 F1 U. T/ a\" B4 m# l$ s
{
( N6 v/ h) p7 b sum = 0; 6 s4 E0 ^0 P$ |5 T1 E2 b' T
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;$ m4 f9 T7 b6 @# ?\" U1 S+ X5 o
LbOut= Fx(sum);
4 p$ ~. U+ e0 s) ~' w7 D! ?- ~9 E3 c }; G' ?0 h5 z0 E; u
7 X( G; \! `& N% w sum = 0;
+ I/ v; f& D8 \( w! p9 f for (j = 0; j < NEURON; j++)
- l A% V% X/ a6 i- V sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];3 \9 R ^. P: L4 N1 E. Z
4 G2 O v- g! \! J
LcOut[0] = Fx(sum);
/ X% w- Z9 k$ m\" \! k+ O0 J
: w5 H) W0 h\" C* j/ w return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
# r; F7 q t y$ l ' ]8 k0 D ~) L2 N7 ?! y+ j
9 V- \# x# S' t/ ]1 H O}( {$ j$ W) V. j% e
void train()
6 m1 o1 d6 X0 f/ Q{, J% c9 F Y% U! @6 h
int i, j, no = 0;
/ }. y+ Z8 w5 C9 Q( C$ J H9 u double e = 0;
) N6 ~! r! S: K. m do{) f7 Q% H4 q\" g\" I
e = 0;
8 f\" _$ W1 Q- f4 j2 F for (i = 0; i < DATA; i++)3 X) x# Z& f1 y* X! H4 z$ L k
{
$ F/ ], `( S* l: Q; i getActiveVal(i); , I\" B: @( p v) \5 u F
backUp(i);* m! d7 s9 q- l I# ?' ~- F% K8 |: P
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);: U% g! `0 x\" [/ @3 @$ k
}' }% ]% U H4 z) e\" T( m8 `+ |
) H5 z A L, p8 }9 G
cout << no << " " << e << endl;) H' t& P$ k\" o! j
no++;
' s2 O6 e3 @ P4 D } while (no < 1000);
O7 D/ [\" M `6 H- ]+ b ( P& _ ?$ I9 W- S6 ?8 I
- N* A$ u\" r9 k1 m, Z' @6 M# P}- o: Y9 ?$ a$ S ?8 j* ~; K
# ]' b\" o: X+ ]3 P' ?9 X
void main(int argc, char const *argv[])% q. d' G' ^6 @# N' r
{
) u/ |' {9 z$ x& Z
5 V9 m& m& m6 E; V0 H/ h setSample(); O' ?0 Y6 c. u) O
initNet();, l8 I7 c8 g4 v
train();
8 ~3 I% M& U6 a2 E5 j/ E+ B double a, b;
& g4 j' b8 p/ `- v$ g6 b while (1)
2 `, I% Y9 |5 X; A) ~- ~ {
$ D, e* b/ L8 y2 F cout << "print two numbers" << endl;
* C' m& Q& G6 t1 c2 V; G# N cin >> a >> b;; F6 i8 `/ K; N6 i' `$ p! Z! N8 G! n: W; r
cout << "result:" << result(a, b) << endl;3 c% y* [& p9 ^0 ?( P) t' i
}
, R# d W3 t; I( J8 V* O
* ~6 Y0 B% Y( O( b / i! I n* z: b p; f
}

#include <stdio.h> 
# @4 o& e, b\" h/ V#include <time.h> 
4 O; {8 t2 P( T, K  W) p3 @\" E#include <math.h> 
/ f% r5 n3 u. {, C8 ^#include <stdlib.h>- G\" g1 P$ t& m/ e/ `2 I! y' i 
#include <iostream> 
4 a- h0 G3 @+ ~1 tusing namespace std; 
2 J) Y% S! G: w6 Z3 z4 O#define DATA  8003 ~  h# M  Y; v0 I' s 
#define IN 2' T5 U\" V: M) s: t  i7 o 
#define OUT 1; q% V' u\" Q  |& o; m5 j 
#define NEURON 45 
/ f- b4 S( D6 u, J8 u5 d9 S#define TRAINC 20000, |1 W7 p- K3 Q( E\" B 
 * S* U/ |\" a3 B7 L- |' L& m+ H 
double Fx(double x)' T  i0 P1 ~: g5 h) [/ T' u 
{+ ^5 d\" d* i, N; M5 T 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));9 Z4 {0 M7 b; Y4 v  k6 r 
}) f, T; o8 b7 t8 T 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层1 L6 x- o9 Q( N2 c 
//样本输入 
& }& W1 k( e6 jdouble La[DATA][IN]; 
8 J6 v1 q& N  V' z4 b//样本输出* I. `( g1 W. i 
double Lc[DATA][OUT];4 r+ O( P. r7 z! Z+ p' d 
//La->Lb权重 
8 m4 X( g4 \( k5 a! L, l+ \6 tdouble Wab[NEURON][IN];9 T0 Q* u1 ^, U# o5 m! j 
//Lb->Lc权重 
0 |( i6 z# W2 k6 I4 I# D4 u  |double Wbc[OUT][NEURON]; 
+ a* Q3 ~\" ^) W\" T\" q, @0 D//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...& s4 L! t. ?6 s1 ] 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];& k' |1 |* D+ V9 Y0 e9 ~ 
 & b  @, [* C% o/ W/ \' C 
//Lb层输出( d* n5 ^6 c+ i3 M5 h 
double LbOut[NEURON]; 
  Z' z/ n  S5 F0 g, R+ q//Lc层输出 
! y* j8 Q6 S7 K8 D! A- Pdouble LcOut[OUT];1 s5 e; ^; v5 {) w 
 + ]0 c  [% g$ ` 
//Lc层单元的一般化误差 
. }0 Y3 X# I  p+ u5 B8 K6 tdouble Dc[OUT];\" ]) \- i! y/ S6 x 
//Lb层单元的一般化误差; ~) ]* Q6 |) n6 k$ W5 I% m* _ 
double Db[NEURON]; 
, f4 H* Z# Y/ ?( P 
* K- Q3 ?% j0 [5 f- t2 |//设置样本数据6 d% a% j8 I5 o\" W5 T: m; o8 v7 a 
void setSample()* x) q& X/ {9 V0 z( ~* K2 @ 
{ 
& d& g' I5 J, ?) Y    srand((unsigned)time(NULL));, i% h) q. f2 ^* k4 s: N 
    int i, j;# J! G, \6 \8 _* A 
    for (i = 0; i < DATA; i++); R: K, G: i7 Q1 Q+ c\" J6 U 
    { 
$ _$ w' p; G( e3 y2 Y' n& u        for (j = 0; j < IN; j++) 
, D% I; U. ?2 ~4 ^\" |2 A$ b2 V        {0 p+ P: `8 P1 I: F! q 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
& R& b  I8 E% Z+ V6 U: Y, L+ C        }. W5 C\" U# s6 ~/ m+ Y 
 8 U; v3 l' i9 n& _4 f 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
\" o* y# c) n1 j& h1 a            Lc[j] = La[0] + La[1];* \) n$ m! U# C+ _. {6 L 
    } 
( R  d7 L5 g  y} 
: q$ T* j  q  P! [//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）+ S; y3 X9 E0 G\" H& E3 S 
void initNet()! o% ^2 m% q' u* M5 m, ? 
{2 s% I' [: I9 c( \% ^; `. T 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
3 i3 W' d- \: @4 E4 A    //两部分的权值设置随机值【-1,1】( @5 @, y6 n; k2 s 
    int i, j; 
2 u$ `% i- Z+ e! |    for (i = 0; i < NEURON; i++)5 q3 ]* B9 ]; N! |1 T 
        for (j = 0; j < IN; j++). {- N6 C+ e# z7 L 
        { 
. n& Z% H) {8 O* L# }            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;1 E* ~) i' I% i! n4 D  g 
            Wab[j] /= 20;5 S6 q. s- D4 T, l% ?8 h0 E3 p 
        } 
3 C$ X( X6 X0 h  Q 
! S) f' T( V. y, H+ S, q7 A    for (i = 0; i < OUT; i++) 
/ ~% Q3 d/ p, k: H4 s# [\" t% S4 T7 g        for (j = 0; j < NEURON; j++)! w: U4 x3 A( }; \0 b: }7 c 
        {\" `/ D( Q& C7 H, q7 t 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;! J# v: F. m/ R, f4 B\" ^( V: o 
            Wbc[j] /= 20; 
! v$ l& {' \- T% `        }3 i( }$ c! |1 b3 f& u 
     * n& F\" S* r: N 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
9 W5 P% v5 V/ p/ X+ r    for (i = 0; i < IN; i++)% m. Z% K& f. h6 b; c# K1 V) s 
    {4 O- [0 s+ ?- w: u, [ 
         & t! p* X! ]5 p; D) p 
        MinIn = MaxIn = La[0];\" O1 r; A4 e) `+ p- I3 U 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
; t1 L4 O5 m' u4 h        {& A! Q  O9 c7 w9 Z 
            if (MinIn > La[j])$ |1 V. W- O& u5 A- e6 I3 I1 P+ }4 _ 
                MinIn = La[j]; 
, @' Z6 n& Z2 Q& I$ h, p. v2 j& B            if (MaxIn < La[j])6 f/ y# h\" Y6 B# b/ ? 
                MaxIn = La[j];9 D3 Q4 T( c7 {- t+ C\" u% \ 
        } 
' e% G, M. `: Z5 K( u      
. ~- B' S  M# x6 A: ?  b, t) [! K         ( q0 p1 m( Z$ z) y' R; d9 K 
    } 
! T+ m7 j' |* `: u 1 c8 G  T: x5 c/ @' r, Y6 Z) i 
    for (i = 0; i < OUT; i++)4 ]0 K$ O+ L: a+ g7 u 
    { 
, a6 Y& H5 S* r, A3 |2 }. r7 |         3 \& \3 ^7 X2 a9 Q4 f6 Z# b$ g 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];5 o6 n1 {( }\" l% ?  N8 J 
        for (j = 0; j < DATA; j++)6 q% c1 t2 w& i\" |; q$ ` 
        {1 y2 E5 t) h2 x/ T2 z\" C2 e3 ?8 @% q 
            if (MinOut > Lc[j]) 
) e5 c! r\" J4 @0 M                MinOut = Lc[j]; 
) d/ g; C& J3 h\" o% {            if (MaxOut < Lc[j])\" C4 q/ U( r5 b7 t# O- _ 
                MaxOut = Lc[j];$ c- I4 G+ n2 G; n) l. r& s, v 
        } 
$ M$ |8 Y9 t' v2 E5 |7 R) }$ S 5 M% K! `. o, V, }6 m& r& X  w 
    }/ m4 g* @$ P5 X+ L/ z 
 
# }7 y( V6 N. K2 p, h    //归一化 
% H) H5 h' l# C: |    for (i = 0; i < IN; i++) 
# b* X8 I- [4 l: M! R3 C; \        for (j = 0; j < DATA; j++)) G7 |# _; X, X, [/ {+ @' U' ^ 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& T8 P! r8 |  Q2 e& k% b 
             
# B9 v* I: i8 U' k 5 U3 M5 a  A& M2 t0 x; Z 
    for (i = 0; i < OUT; i++)' F# O* G# \; ], S, R  r% p 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
- ~! k8 Q9 M8 @) l  [6 [; z            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
# d\" U. a1 O+ u6 i1 i- f5 n2 |         % K* N% l( h0 u* b$ p 
             
+ {) ~9 {3 I, v- R 5 Y1 J. Q; E% n 
}8 ]0 G  K! Z\" B\" r. y: u 
void getActiveVal(int dataIndex)) Y  D/ r7 u8 E& R\" n# `) T4 j8 N 
{1 k4 K; X  ~  [! r 
    int i, j; 
& @8 T2 Y& W# @4 @# z    double sum;, B+ I, U5 Q# I5 ^  ~7 v  e6 \/ Z 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)/ B; P+ o$ c, [+ s 
    {/ v0 R* B3 x( b! m0 k: a4 g' W 
        sum = 0; 
4 u9 e) [1 ~+ b        for (j = 0; j < IN; j++) 
' F7 k\" K5 v5 @            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
# Z3 w+ ?1 a$ ^( D% w0 B          
2 e2 S\" R$ n0 H        LbOut = Fx(sum);% l- ?9 |0 N+ o& y* X& ? 
 
2 {! J. ?  K/ O/ z' T7 M' b\" J; y    } 
/ |+ {4 _( Q1 \4 I! O8 I ! |. _7 e+ j. k6 `\" }+ t 
    for (i = 0; i < OUT; i++)* g) M, W0 ^2 h( p9 [# t( z* V! F4 m 
    {8 E0 a0 V8 L# B0 Y6 ? 
        sum = 0;5 d* K* a) q) `9 o; l 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
! ?3 f1 S) A. @8 B3 Z; M% i. H; T            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
3 I3 y6 t4 r2 }7 P5 X$ S! Y          
% q; W! g: G9 E$ {& i7 B        LcOut = Fx(sum); 
0 E  I. N6 A& `, S. k, o( s    } 
; `3 P: z& ?! w& p3 v* ?} 
9 B3 K\" ^5 t4 F* S3 xvoid backUp(int dataIndex); T# W2 a9 @! g: ^  K$ p! l6 k 
{- f3 k\" T/ ?$ Z0 Y3 ]6 w# a 
    int i, j;6 e* e9 j0 |% `; ^- j 
    double sum = 0; 
5 R: x+ s/ f\" i; E% P& \    //Lc层单元的一般化误差; I; o( m1 L& o1 q\" `: `% ` 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
& x' d0 l3 j+ \: d        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 E, x  p5 L; V 
 
6 Q2 ^) f0 p( T$ R, ^* K% _' g    //Lb层单元的一般化误差 
1 k6 i& i) s2 `) _5 W    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
3 @. n3 W, ^6 d1 L4 i+ d) ]    { 
/ H4 G3 B5 ?! a7 C' }        sum = 0;\" m& q3 a9 O\" U% l7 X 
        for (j = 0; j < OUT; j++)( v2 g! m( j4 [ 
        { 
2 ?, V9 i4 _% L: e8 Z- i; E            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
& @9 y7 @3 ^; W        } 
8 E- ]% b/ O4 q% C5 m        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
0 D2 p- \7 Q8 g0 u8 G    }- g\" ?- j/ k! c' X; W- t 
   n8 w) J. s5 W\" Y- p6 [6 y/ a; T 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
/ |! l8 G7 C8 O  | 
8 C2 _0 r\" d+ S* j& j; j    for (i = 0; i < OUT; i++) 
' ?& g9 n0 j+ F4 s! a' i4 D* K        for (j = 0; j < NEURON; j++)& e6 A2 V9 W% I 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
- N/ y; _9 c1 ]# j/ G0 w 
% l* O9 z( l( Q7 A8 B* U. }    for (i = 0; i < NEURON; i++)( z- y- U( e' _ 
        for (j = 0; j < IN; j++)# e, }! _, f: b' J 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
2 [$ E- ?* @) l2 O7 b$ B / Y* i* W. _1 D6 i* z- c: {5 }( v: Y 
     6 m3 q! ]2 i0 C- h3 i 
     ) o( v\" b7 g7 x, V- r7 y7 ] 
} 
3 L4 i1 e3 i% j* y4 I7 U  ] ! Z. s0 l, y% L9 K6 B 
double result(double d1, double d2)& r: z* i2 z$ b! |\" w  W) c. l+ V* r 
{ 
' f7 V1 x* |6 M- K) o2 ]+ O9 F    int i, j; 
7 p/ T% g( o- J\" u4 \    double sum;\" W* C, R  F- g- m2 a 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
1 V9 W# C, [- Z* y( C* H    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);  E\" ]7 w* }9 T+ S# Z 
 
! g* v6 h% H% p  v9 \: O3 V    for (i = 0; i < NEURON; i++)4 v7 j8 F1 U. T/ a\" B4 m# l$ s 
    { 
( N6 v/ h) p7 b        sum = 0;         6 s4 E0 ^0 P$ |5 T1 E2 b' T 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;$ m4 f9 T7 b6 @# ?\" U1 S+ X5 o 
        LbOut= Fx(sum); 
4 p$ ~. U+ e0 s) ~' w7 D! ?- ~9 E3 c    }; G' ?0 h5 z0 E; u 
 
7 X( G; \! `& N% w    sum = 0; 
+ I/ v; f& D8 \( w! p9 f    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
- l  A% V% X/ a6 i- V        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];3 \9 R  ^. P: L4 N1 E. Z 
     4 G2 O  v- g! \! J 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
/ X% w- Z9 k$ m\" \! k+ O0 J      
: w5 H) W0 h\" C* j/ w    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
# r; F7 q  t  y$ l ' ]8 k0 D  ~) L2 N7 ?! y+ j 
 
9 V- \# x# S' t/ ]1 H  O}( {$ j$ W) V. j% e 
void train() 
6 m1 o1 d6 X0 f/ Q{, J% c9 F  Y% U! @6 h 
    int i, j, no = 0; 
/ }. y+ Z8 w5 C9 Q( C$ J  H9 u    double e = 0; 
) N6 ~! r! S: K. m    do{) f7 Q% H4 q\" g\" I 
        e = 0; 
8 f\" _$ W1 Q- f4 j2 F        for (i = 0; i < DATA; i++)3 X) x# Z& f1 y* X! H4 z$ L  k 
        { 
$ F/ ], `( S* l: Q; i            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                , I\" B: @( p  v) \5 u  F 
            backUp(i);* m! d7 s9 q- l  I# ?' ~- F% K8 |: P 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);: U% g! `0 x\" [/ @3 @$ k 
        }' }% ]% U  H4 z) e\" T( m8 `+ | 
         ) H5 z  A  L, p8 }9 G 
        cout << no << " " << e << endl;) H' t& P$ k\" o! j 
        no++; 
' s2 O6 e3 @  P4 D    } while (no < 1000); 
  O7 D/ [\" M  `6 H- ]+ b ( P& _  ?$ I9 W- S6 ?8 I 
 
- N* A$ u\" r9 k1 m, Z' @6 M# P}- o: Y9 ?$ a$ S  ?8 j* ~; K 
 # ]' b\" o: X+ ]3 P' ?9 X 
void  main(int argc, char const *argv[])% q. d' G' ^6 @# N' r 
{ 
) u/ |' {9 z$ x& Z      
5 V9 m& m& m6 E; V0 H/ h    setSample();  O' ?0 Y6 c. u) O 
    initNet();, l8 I7 c8 g4 v 
    train(); 
8 ~3 I% M& U6 a2 E5 j/ E+ B    double a, b; 
& g4 j' b8 p/ `- v$ g6 b    while (1) 
2 `, I% Y9 |5 X; A) ~- ~    { 
$ D, e* b/ L8 y2 F        cout << "print two numbers" << endl; 
* C' m& Q& G6 t1 c2 V; G# N        cin >> a >> b;; F6 i8 `/ K; N6 i' `$ p! Z! N8 G! n: W; r 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl;3 c% y* [& p9 ^0 ?( P) t' i 
    } 
, R# d  W3 t; I( J8 V* O      
* ~6 Y0 B% Y( O( b     / i! I  n* z: b  p; f 
}

% c- ^: R1 S$ v+ G3 x1 V
: p. b" P5 f- P# I. _

zan