[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>\" h' K3 X/ c8 S\" N& T
#include <time.h>
\" x$ D, T- G\" s3 f5 k#include <math.h>
4 m7 T7 `) M: x8 S1 C#include <stdlib.h>
, n5 Z5 T7 R9 B( S! K; y9 T#include <iostream>
) R* V4 }9 p# ]7 ` v7 V# G8 Dusing namespace std;& a/ [* ]\" C& S
#define DATA 8006 k# P/ q0 o& c% I: t
#define IN 2
5 P; S$ G, f d+ j( n) _2 c0 w#define OUT 19 C0 L' M7 ^9 ^/ P- Q* p
#define NEURON 456 L% R1 J+ N5 D# Z# l) }8 L* @- }
#define TRAINC 20000
H- [- g% l2 R6 B4 X
4 f; l J o2 f$ {) wdouble Fx(double x)+ i) x7 I1 j; f) o3 n. \
{
( [) ^$ ?\" y, m return 1 / (1 + exp(-1 * x));
' `& o) A( u1 |5 X, y7 ^\" g3 _}7 e: Z) F) ? L; p& Y: H/ N
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层) ?. ~; A! Q4 r+ q6 Y' a4 o/ f$ J
//样本输入
* f6 f( f) j: _$ T: {double La[DATA][IN];
. D; Y5 U# H# K/ a5 q, f0 K//样本输出4 Z7 D3 r$ T7 K8 T, k, |\" q8 `
double Lc[DATA][OUT];$ X8 N0 r. \. A! u0 Y* ~. g. R( E2 `
//La->Lb权重; Y; r0 K7 P: X' q* ~
double Wab[NEURON][IN];
5 \3 S7 u0 @! J$ |0 ?: G: C' Z; j//Lb->Lc权重
1 k' o6 m. _7 P! i# Pdouble Wbc[OUT][NEURON];( x7 p, P, m& x8 N
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...8 ~+ v. w; p( U; a
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
( n1 Y) ?6 y& a
$ h1 h) o; T4 k! v' v: D2 n s//Lb层输出, y7 B2 P: _( E3 r1 A+ V
double LbOut[NEURON];) _8 y4 \7 ~. x& E
//Lc层输出 T1 p( I6 j6 g/ ?\" J
double LcOut[OUT];
1 r4 f2 v1 H) A
0 U+ f9 B4 f0 ^, Y- ~( ^* P//Lc层单元的一般化误差% ]+ ^+ Q( F1 d\" r7 D
double Dc[OUT]; ^( R1 i8 ]+ e( n5 b2 `% _( r+ V
//Lb层单元的一般化误差) e9 Q q$ r; i& u+ Z$ c
double Db[NEURON];. d- Q8 Z8 ^ f& e7 b9 z
$ y\" I0 n& M- e: C//设置样本数据
7 H/ O4 h5 i+ K0 O! ?% a$ dvoid setSample()
1 _1 p- a+ U# w1 d$ e{$ |/ s* d _. k6 z+ t/ ]7 u
srand((unsigned)time(NULL));+ r1 h- p* ?/ Y! P
int i, j;
* l% J W# ~! {6 l1 Y for (i = 0; i < DATA; i++)
0 v1 `9 l$ `( F {
! X& k8 j8 |# I2 L* `& F# L7 M for (j = 0; j < IN; j++)
9 m( W1 t x. v4 d# N* z' q {
& m8 D Z2 A\" T, t7 v La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
$ w# \% U+ f |- Q1 T! d4 l }
' Z4 g+ y: f* A/ v
$ U7 @5 h1 J: X* ` for (j = 0; j < OUT; j++)
. k) |6 D. Y! E! b$ b$ O\" I Lc[j] = La[0] + La[1];
) m: X; w, k2 z }
; }$ Z1 K3 K9 H) x5 i. P5 N) H- l}
3 g- ]' ?8 C6 [) |7 ]: L) ^//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）9 T. ?% r! M\" ?: t/ i
void initNet()1 M l7 b& [\" W8 b Z+ T& [
{$ h% f; M0 r* E5 e& l\" w
srand((unsigned)time(NULL));' h0 v- z( K4 b. }! d! J
//两部分的权值设置随机值【-1,1】; p8 J$ V# N: @- K6 b
int i, j;
D8 W$ ]! b: C- k/ _. C% s for (i = 0; i < NEURON; i++) A/ p, ~. ~2 r0 D$ H
for (j = 0; j < IN; j++)
' I3 d. H' J8 {. q) I {5 f( L7 h8 b+ s$ y1 m. o
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;8 c$ r4 r& q8 P0 z
Wab[j] /= 20;+ i7 c. {% O! }0 G\" y
}9 o* \+ B) |9 v* f& u
; z# |! u; P! @& r- y: X2 g
for (i = 0; i < OUT; i++)
4 {/ ^* l! Q, j( ?8 j7 A) l9 o for (j = 0; j < NEURON; j++)7 ^! R5 |0 J\" w9 ~- t3 e& J
{% H; b- H, r4 M6 K- }6 e {) H5 l9 M
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;\" D( ?/ |1 ?# f- h0 j
Wbc[j] /= 20;
0 d' b$ g8 w2 H9 U s2 ~ }
! B+ m/ E) z- {9 n! G, s7 {
\" |) v, r, z9 z- `# T. r$ [. W //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
, U& O- N9 B7 x b\" V7 l for (i = 0; i < IN; i++)3 B\" ]6 R9 N\" ?' `% [' ]
{
& H( Y! A) k- a* e; V: \! E
* J4 Q% _$ h& ]4 n4 T) b3 Q$ z MinIn = MaxIn = La[0];5 `' s' p$ c( X
for (j = 0; j < DATA; j++)
) {# `+ K3 g. l( Z/ {0 Q {$ w' @6 L$ I3 E
if (MinIn > La[j]); f4 [0 ]9 B n3 \
MinIn = La[j];
* M5 `/ g% w2 C2 e if (MaxIn < La[j])
% T- B; i\" W3 { MaxIn = La[j];- E) `9 ?( K/ l2 {
}
4 x* i( q3 B0 ~/ [' L
' S* A1 e1 n! ~* L1 v. B0 p+ e $ z/ M) e& H\" X1 C% C, W
}
( F! P% H. s3 v, c( C
; k7 U) m9 d4 h\" k6 t& T for (i = 0; i < OUT; i++)
; S' j* u) Y& e/ y- w {
( Y9 i' d\" X/ q3 Q0 X 2 \9 R7 Z' E\" [
MinOut = MaxOut = Lc[0];: f, n4 P: P0 d\" {! `3 i
for (j = 0; j < DATA; j++)% Y- }. [2 I& A
{4 C, k/ d) C2 s+ N2 g
if (MinOut > Lc[j])
f/ ]9 F! l7 u3 m, W MinOut = Lc[j];' f( f& x+ u* J1 m* v1 k/ R
if (MaxOut < Lc[j])
' V1 a1 H' i, m/ U' ~1 o5 T MaxOut = Lc[j];
\" M: d% F! _ c7 U* b5 B }5 A4 ?8 O( k4 X; v( N) T6 I/ z
3 S/ g; K% ?* k# C, }- S
}3 _. T; P! y8 O2 t\" u7 C$ [7 U
% r) A; H: Z+ p
//归一化 q; K' L3 G\" s% V* S, A
for (i = 0; i < IN; i++)
. e5 a) \- n% w for (j = 0; j < DATA; j++)
1 ^) C6 O( y3 j! f5 c La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
8 }3 N1 o$ M\" N7 C4 {$ I 1 Z g' O+ w [/ f( g
. F8 Y3 W$ h3 {- C\" z% B9 w5 ]+ ^ for (i = 0; i < OUT; i++)1 U0 a; E0 e, V4 W( L
for (j = 0; j < DATA; j++)/ Z$ N3 `2 ]; t
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); Z; A& L% H$ V
# B! d) }( I, K3 d, D: E& k0 X& L2 U/ ]
0 y9 U* }) k7 B( o* f
: k. U: I; s- o/ E |, Z* B}
; w/ X4 h9 o$ h) G7 H0 x' U M\" l' avoid getActiveVal(int dataIndex)
' J5 j+ E0 C' J6 V{
3 _; _7 m7 T* S9 m3 f7 f int i, j;1 x) R' r- I% k+ I
double sum;
2 I/ {2 H& V7 g s% W% t for (i = 0; i < NEURON; i++)5 x8 `- Z1 `1 r
{
1 f7 k9 W0 q1 N\" ^% o sum = 0;- @$ O) b' F0 e
for (j = 0; j < IN; j++)) s8 R, }/ P& P3 I1 _2 W8 Z
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
1 e3 m$ h* }7 h% P: L0 j
6 w% Z+ N% H4 ` E1 D9 S4 A+ D LbOut = Fx(sum);
& x' T4 r( w- d* ?$ G- y9 A* N% D/ b ! ^8 B/ t# h: N
}
+ L, m- \* b$ m( o! V' V. B % L3 {# V0 O; W! _' f
for (i = 0; i < OUT; i++)
! x* S: D% M/ j. f' o {$ W2 ^/ v. h5 T2 f: O
sum = 0;3 z% C9 X$ E\" ~
for (j = 0; j < NEURON; j++)2 b' W$ U1 C9 A. x) [* f
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
# W! q, A! J2 ^ 6 H- O1 D/ p6 M
LcOut = Fx(sum);
5 o* p+ ]& o/ ~2 c }! V( O9 [) T\" A' ]3 ^# I6 l. ~
}
4 s& T+ S) E5 Y; qvoid backUp(int dataIndex)
: ?& N7 _7 U4 V4 F{
% ^2 X$ }2 v0 C) \9 n9 s int i, j;9 o9 ~$ w- B3 u+ E g; s
double sum = 0;# L+ i; I2 a! f) _; O J( \
//Lc层单元的一般化误差
& r; P7 s, k; v5 w! o) w for (i = 0; i < OUT; i++)
$ N6 Q\" W. I a6 X& \! t Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
1 c* [/ z$ w9 {# O, [
- R\" o5 p\" E: ~: Y6 P3 w //Lb层单元的一般化误差$ G* o8 f; p3 d$ n9 g! m
for (i = 0; i < NEURON; i++)
\" K2 X0 \0 S3 U- G+ S; X+ W5 h- k5 M {: {# L7 [8 a0 h' b
sum = 0;/ v# ~) T3 U5 H* k/ {4 @
for (j = 0; j < OUT; j++)
7 k+ h' e8 i+ l: C6 m) h* Z l& r {
: N: l' q2 }. Y$ A9 r! r sum += Wbc[j] * Dc[j];9 Y\" B+ }2 Y: R% {4 T! c3 n
}- ]2 v- t1 X+ E! N4 N: I5 K
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;. {; l/ x( \3 X3 K
}
6 a* n2 W8 T0 r M# O8 ~/ b' v
/ n! l7 M* @9 e; Z2 `# N$ X6 P double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
; o! {. v& j1 T4 p- M
! ]7 M N8 q' \3 J( h' g( c for (i = 0; i < OUT; i++)1 N3 h/ }2 r5 }\" c
for (j = 0; j < NEURON; j++)
& }+ P& X( |\" k7 s% A2 a: ?: O) Y Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
6 s6 e7 ?0 F7 x6 |$ B1 e7 z . Z4 }% u- o; X8 M
for (i = 0; i < NEURON; i++)
& A8 ~! x. U9 `% T r# X3 v for (j = 0; j < IN; j++)
' t# W- }\" n0 ~5 Y; y o+ S; C+ Z' i Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];6 m$ `1 h! y+ L$ }
! \2 j5 y; l\" }/ b& J8 v2 Y4 G
) e H( ~: `8 ?) j, P5 _ $ e- i, {' _. u) X) l
}
* F2 K3 T o: I% \4 { 1 ]7 U* D# a! N+ x! Y
double result(double d1, double d2)
4 T- M\" \4 N. y9 I6 E5 M{* q! ^8 |\" q\" E8 v- H7 C. I7 H
int i, j;
. D# Q$ k2 C2 B( R double sum;
% w, P7 n7 _% a d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
8 i# _) W% W/ @+ g# K1 [: t$ ] d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
\" d, M0 m6 H) o; K, B' A) n 4 n/ d, d; x. @4 c) u% r. u
for (i = 0; i < NEURON; i++)
- f' D4 d6 k6 U- x9 u$ C {\" @5 p& C1 K\" l; u2 I
sum = 0; 8 ~9 p\" Q3 g: X- k; b( K) i
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;. }4 ~# d n; J7 c0 f
LbOut= Fx(sum);
% u# u# m. _' \\" w9 R }
. k& O6 q, h9 r0 Q; N; l( B4 x( a
1 y+ Q\" v( g, ]\" ` sum = 0;
, ~* \- Q! q* V6 ?# r for (j = 0; j < NEURON; j++)
' B0 T; v5 G, J8 j* g9 p sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];+ Z q% q# C2 n% d8 H8 a
& u- ?/ O% j$ p7 e) g# z# F LcOut[0] = Fx(sum);
r0 m+ k: j5 Y4 C& s
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;7 s! a5 y& K! R- x\" j' s4 e5 \5 a; p
Q4 S, ~9 Y5 l X& X+ O+ \: h 0 a1 _& y4 {. i
}1 d2 n k' A; o+ x' Y# Q- h0 d3 N
void train()8 \' c7 O* y5 J1 K+ E3 ~8 q
{
/ r8 Z0 \5 r2 `( x# o int i, j, no = 0;/ d2 t8 {/ Y/ Q: l7 c
double e = 0;
* |4 D8 R* S- ^/ `! E$ k do{
# c: b6 q0 Q3 f% z\" r e = 0;
. ^3 o& a9 i6 I5 U6 @$ n/ r for (i = 0; i < DATA; i++) E) Z% c\" l+ g# `
{1 l- a( b/ _. t$ g
getActiveVal(i); ( f# \5 ~' _) C2 l! D
backUp(i);
/ @8 E# o5 r/ {7 E/ f4 `; m e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
0 e6 H' l+ V9 J, |) x9 m }1 ~) m. ~; X! P: } k* p9 Z
, a& F8 c2 x( V4 j0 U3 Y cout << no << " " << e << endl;
. \/ ]! d: ^0 i& h no++;. m+ m1 b, D& V' v- m; d
} while (no < 1000);# g4 ^5 K* Z( `0 H9 c% k# n
) D, D* F0 V8 u, x% @1 f) ~1 s
5 c% ?) b, i. v8 r/ l}
; P$ j0 ]# G+ ?- H* m- `4 N) W$ E
U- f( y\" t' W% N' }8 g! }$ cvoid main(int argc, char const *argv[])
9 j; ?\" r\" y4 `! M% ?1 q' y{! o- \$ h+ k% X& ?
3 E/ F G2 Z2 ]. C\" M0 a
setSample();
+ z\" {6 L6 t0 r6 D, n% [3 K4 _ initNet();
, {5 Z7 t& K. _3 r! |5 P train();9 ?) u% }; c1 `; W+ z, a
double a, b;* |- j) B6 n& L* d9 O& P2 g
while (1)
5 _. a s6 k' |/ ` {
3 w# `6 p/ T4 h9 D\" Y: v0 K cout << "print two numbers" << endl;
2 N: S7 h) R* D4 J& }, P cin >> a >> b;! A: q! ^\" U. K2 Q
cout << "result:" << result(a, b) << endl;/ T0 e! Z+ A8 S
}; `3 X% _8 t; @; O' v) B* V
% ~* |+ _+ S' i( @# @0 N0 Q; G O
2 k6 U: p0 H! R0 `! M# m- E}

#include <stdio.h>\" h' K3 X/ c8 S\" N& T 
#include <time.h> 
\" x$ D, T- G\" s3 f5 k#include <math.h> 
4 m7 T7 `) M: x8 S1 C#include <stdlib.h> 
, n5 Z5 T7 R9 B( S! K; y9 T#include <iostream> 
) R* V4 }9 p# ]7 `  v7 V# G8 Dusing namespace std;& a/ [* ]\" C& S 
#define DATA  8006 k# P/ q0 o& c% I: t 
#define IN 2 
5 P; S$ G, f  d+ j( n) _2 c0 w#define OUT 19 C0 L' M7 ^9 ^/ P- Q* p 
#define NEURON 456 L% R1 J+ N5 D# Z# l) }8 L* @- } 
#define TRAINC 20000 
  H- [- g% l2 R6 B4 X 
4 f; l  J  o2 f$ {) wdouble Fx(double x)+ i) x7 I1 j; f) o3 n. \ 
{ 
( [) ^$ ?\" y, m    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
' `& o) A( u1 |5 X, y7 ^\" g3 _}7 e: Z) F) ?  L; p& Y: H/ N 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层) ?. ~; A! Q4 r+ q6 Y' a4 o/ f$ J 
//样本输入 
* f6 f( f) j: _$ T: {double La[DATA][IN]; 
. D; Y5 U# H# K/ a5 q, f0 K//样本输出4 Z7 D3 r$ T7 K8 T, k, |\" q8 ` 
double Lc[DATA][OUT];$ X8 N0 r. \. A! u0 Y* ~. g. R( E2 ` 
//La->Lb权重; Y; r0 K7 P: X' q* ~ 
double Wab[NEURON][IN]; 
5 \3 S7 u0 @! J$ |0 ?: G: C' Z; j//Lb->Lc权重 
1 k' o6 m. _7 P! i# Pdouble Wbc[OUT][NEURON];( x7 p, P, m& x8 N 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...8 ~+ v. w; p( U; a 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
( n1 Y) ?6 y& a 
$ h1 h) o; T4 k! v' v: D2 n  s//Lb层输出, y7 B2 P: _( E3 r1 A+ V 
double LbOut[NEURON];) _8 y4 \7 ~. x& E 
//Lc层输出  T1 p( I6 j6 g/ ?\" J 
double LcOut[OUT]; 
1 r4 f2 v1 H) A 
0 U+ f9 B4 f0 ^, Y- ~( ^* P//Lc层单元的一般化误差% ]+ ^+ Q( F1 d\" r7 D 
double Dc[OUT];  ^( R1 i8 ]+ e( n5 b2 `% _( r+ V 
//Lb层单元的一般化误差) e9 Q  q$ r; i& u+ Z$ c 
double Db[NEURON];. d- Q8 Z8 ^  f& e7 b9 z 
 
$ y\" I0 n& M- e: C//设置样本数据 
7 H/ O4 h5 i+ K0 O! ?% a$ dvoid setSample() 
1 _1 p- a+ U# w1 d$ e{$ |/ s* d  _. k6 z+ t/ ]7 u 
    srand((unsigned)time(NULL));+ r1 h- p* ?/ Y! P 
    int i, j; 
* l% J  W# ~! {6 l1 Y    for (i = 0; i < DATA; i++) 
0 v1 `9 l$ `( F    { 
! X& k8 j8 |# I2 L* `& F# L7 M        for (j = 0; j < IN; j++) 
9 m( W1 t  x. v4 d# N* z' q        { 
& m8 D  Z2 A\" T, t7 v            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
$ w# \% U+ f  |- Q1 T! d4 l        } 
' Z4 g+ y: f* A/ v 
$ U7 @5 h1 J: X* `        for (j = 0; j < OUT; j++) 
. k) |6 D. Y! E! b$ b$ O\" I            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
) m: X; w, k2 z    } 
; }$ Z1 K3 K9 H) x5 i. P5 N) H- l} 
3 g- ]' ?8 C6 [) |7 ]: L) ^//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）9 T. ?% r! M\" ?: t/ i 
void initNet()1 M  l7 b& [\" W8 b  Z+ T& [ 
{$ h% f; M0 r* E5 e& l\" w 
    srand((unsigned)time(NULL));' h0 v- z( K4 b. }! d! J 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】; p8 J$ V# N: @- K6 b 
    int i, j; 
  D8 W$ ]! b: C- k/ _. C% s    for (i = 0; i < NEURON; i++)  A/ p, ~. ~2 r0 D$ H 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
' I3 d. H' J8 {. q) I        {5 f( L7 h8 b+ s$ y1 m. o 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;8 c$ r4 r& q8 P0 z 
            Wab[j] /= 20;+ i7 c. {% O! }0 G\" y 
        }9 o* \+ B) |9 v* f& u 
 ; z# |! u; P! @& r- y: X2 g 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
4 {/ ^* l! Q, j( ?8 j7 A) l9 o        for (j = 0; j < NEURON; j++)7 ^! R5 |0 J\" w9 ~- t3 e& J 
        {% H; b- H, r4 M6 K- }6 e  {) H5 l9 M 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;\" D( ?/ |1 ?# f- h0 j 
            Wbc[j] /= 20; 
0 d' b$ g8 w2 H9 U  s2 ~        } 
! B+ m/ E) z- {9 n! G, s7 {      
\" |) v, r, z9 z- `# T. r$ [. W    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
, U& O- N9 B7 x  b\" V7 l    for (i = 0; i < IN; i++)3 B\" ]6 R9 N\" ?' `% [' ] 
    { 
& H( Y! A) k- a* e; V: \! E          
* J4 Q% _$ h& ]4 n4 T) b3 Q$ z        MinIn = MaxIn = La[0];5 `' s' p$ c( X 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
) {# `+ K3 g. l( Z/ {0 Q        {$ w' @6 L$ I3 E 
            if (MinIn > La[j]); f4 [0 ]9 B  n3 \ 
                MinIn = La[j]; 
* M5 `/ g% w2 C2 e            if (MaxIn < La[j]) 
% T- B; i\" W3 {                MaxIn = La[j];- E) `9 ?( K/ l2 { 
        } 
4 x* i( q3 B0 ~/ [' L      
' S* A1 e1 n! ~* L1 v. B0 p+ e         $ z/ M) e& H\" X1 C% C, W 
    } 
( F! P% H. s3 v, c( C 
; k7 U) m9 d4 h\" k6 t& T    for (i = 0; i < OUT; i++) 
; S' j* u) Y& e/ y- w    { 
( Y9 i' d\" X/ q3 Q0 X         2 \9 R7 Z' E\" [ 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];: f, n4 P: P0 d\" {! `3 i 
        for (j = 0; j < DATA; j++)% Y- }. [2 I& A 
        {4 C, k/ d) C2 s+ N2 g 
            if (MinOut > Lc[j]) 
  f/ ]9 F! l7 u3 m, W                MinOut = Lc[j];' f( f& x+ u* J1 m* v1 k/ R 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
' V1 a1 H' i, m/ U' ~1 o5 T                MaxOut = Lc[j]; 
\" M: d% F! _  c7 U* b5 B        }5 A4 ?8 O( k4 X; v( N) T6 I/ z 
 3 S/ g; K% ?* k# C, }- S 
    }3 _. T; P! y8 O2 t\" u7 C$ [7 U 
 % r) A; H: Z+ p 
    //归一化  q; K' L3 G\" s% V* S, A 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
. e5 a) \- n% w        for (j = 0; j < DATA; j++) 
1 ^) C6 O( y3 j! f5 c            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
8 }3 N1 o$ M\" N7 C4 {$ I             1 Z  g' O+ w  [/ f( g 
 
. F8 Y3 W$ h3 {- C\" z% B9 w5 ]+ ^    for (i = 0; i < OUT; i++)1 U0 a; E0 e, V4 W( L 
        for (j = 0; j < DATA; j++)/ Z$ N3 `2 ]; t 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);  Z; A& L% H$ V 
         # B! d) }( I, K3 d, D: E& k0 X& L2 U/ ] 
             
0 y9 U* }) k7 B( o* f 
: k. U: I; s- o/ E  |, Z* B} 
; w/ X4 h9 o$ h) G7 H0 x' U  M\" l' avoid getActiveVal(int dataIndex) 
' J5 j+ E0 C' J6 V{ 
3 _; _7 m7 T* S9 m3 f7 f    int i, j;1 x) R' r- I% k+ I 
    double sum; 
2 I/ {2 H& V7 g  s% W% t    for (i = 0; i < NEURON; i++)5 x8 `- Z1 `1 r 
    { 
1 f7 k9 W0 q1 N\" ^% o        sum = 0;- @$ O) b' F0 e 
        for (j = 0; j < IN; j++)) s8 R, }/ P& P3 I1 _2 W8 Z 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
1 e3 m$ h* }7 h% P: L0 j          
6 w% Z+ N% H4 `  E1 D9 S4 A+ D        LbOut = Fx(sum); 
& x' T4 r( w- d* ?$ G- y9 A* N% D/ b ! ^8 B/ t# h: N 
    } 
+ L, m- \* b$ m( o! V' V. B % L3 {# V0 O; W! _' f 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
! x* S: D% M/ j. f' o    {$ W2 ^/ v. h5 T2 f: O 
        sum = 0;3 z% C9 X$ E\" ~ 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)2 b' W$ U1 C9 A. x) [* f 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
# W! q, A! J2 ^         6 H- O1 D/ p6 M 
        LcOut = Fx(sum); 
5 o* p+ ]& o/ ~2 c    }! V( O9 [) T\" A' ]3 ^# I6 l. ~ 
} 
4 s& T+ S) E5 Y; qvoid backUp(int dataIndex) 
: ?& N7 _7 U4 V4 F{ 
% ^2 X$ }2 v0 C) \9 n9 s    int i, j;9 o9 ~$ w- B3 u+ E  g; s 
    double sum = 0;# L+ i; I2 a! f) _; O  J( \ 
    //Lc层单元的一般化误差 
& r; P7 s, k; v5 w! o) w    for (i = 0; i < OUT; i++) 
$ N6 Q\" W. I  a6 X& \! t        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
1 c* [/ z$ w9 {# O, [ 
- R\" o5 p\" E: ~: Y6 P3 w    //Lb层单元的一般化误差$ G* o8 f; p3 d$ n9 g! m 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
\" K2 X0 \0 S3 U- G+ S; X+ W5 h- k5 M    {: {# L7 [8 a0 h' b 
        sum = 0;/ v# ~) T3 U5 H* k/ {4 @ 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
7 k+ h' e8 i+ l: C6 m) h* Z  l& r        { 
: N: l' q2 }. Y$ A9 r! r            sum += Wbc[j] * Dc[j];9 Y\" B+ }2 Y: R% {4 T! c3 n 
        }- ]2 v- t1 X+ E! N4 N: I5 K 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;. {; l/ x( \3 X3 K 
    } 
6 a* n2 W8 T0 r  M# O8 ~/ b' v 
/ n! l7 M* @9 e; Z2 `# N$ X6 P    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
; o! {. v& j1 T4 p- M 
! ]7 M  N8 q' \3 J( h' g( c    for (i = 0; i < OUT; i++)1 N3 h/ }2 r5 }\" c 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
& }+ P& X( |\" k7 s% A2 a: ?: O) Y            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
6 s6 e7 ?0 F7 x6 |$ B1 e7 z . Z4 }% u- o; X8 M 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
& A8 ~! x. U9 `% T  r# X3 v        for (j = 0; j < IN; j++) 
' t# W- }\" n0 ~5 Y; y  o+ S; C+ Z' i            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];6 m$ `1 h! y+ L$ } 
 
! \2 j5 y; l\" }/ b& J8 v2 Y4 G      
) e  H( ~: `8 ?) j, P5 _     $ e- i, {' _. u) X) l 
} 
* F2 K3 T  o: I% \4 { 1 ]7 U* D# a! N+ x! Y 
double result(double d1, double d2) 
4 T- M\" \4 N. y9 I6 E5 M{* q! ^8 |\" q\" E8 v- H7 C. I7 H 
    int i, j; 
. D# Q$ k2 C2 B( R    double sum; 
% w, P7 n7 _% a    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
8 i# _) W% W/ @+ g# K1 [: t$ ]    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
\" d, M0 m6 H) o; K, B' A) n 4 n/ d, d; x. @4 c) u% r. u 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
- f' D4 d6 k6 U- x9 u$ C    {\" @5 p& C1 K\" l; u2 I 
        sum = 0;         8 ~9 p\" Q3 g: X- k; b( K) i 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;. }4 ~# d  n; J7 c0 f 
        LbOut= Fx(sum); 
% u# u# m. _' \\" w9 R    } 
. k& O6 q, h9 r0 Q; N; l( B4 x( a 
1 y+ Q\" v( g, ]\" `    sum = 0; 
, ~* \- Q! q* V6 ?# r    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
' B0 T; v5 G, J8 j* g9 p        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];+ Z  q% q# C2 n% d8 H8 a 
      
& u- ?/ O% j$ p7 e) g# z# F    LcOut[0] = Fx(sum); 
  r0 m+ k: j5 Y4 C& s      
  l7 _/ H) q2 V3 `  B# p) c/ c4 W1 h    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;7 s! a5 y& K! R- x\" j' s4 e5 \5 a; p 
 
  Q4 S, ~9 Y5 l  X& X+ O+ \: h 0 a1 _& y4 {. i 
}1 d2 n  k' A; o+ x' Y# Q- h0 d3 N 
void train()8 \' c7 O* y5 J1 K+ E3 ~8 q 
{ 
/ r8 Z0 \5 r2 `( x# o    int i, j, no = 0;/ d2 t8 {/ Y/ Q: l7 c 
    double e = 0; 
* |4 D8 R* S- ^/ `! E$ k    do{ 
# c: b6 q0 Q3 f% z\" r        e = 0; 
. ^3 o& a9 i6 I5 U6 @$ n/ r        for (i = 0; i < DATA; i++)  E) Z% c\" l+ g# ` 
        {1 l- a( b/ _. t$ g 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                ( f# \5 ~' _) C2 l! D 
            backUp(i); 
/ @8 E# o5 r/ {7 E/ f4 `; m            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
0 e6 H' l+ V9 J, |) x9 m        }1 ~) m. ~; X! P: }  k* p9 Z 
          
, a& F8 c2 x( V4 j0 U3 Y        cout << no << " " << e << endl; 
. \/ ]! d: ^0 i& h        no++;. m+ m1 b, D& V' v- m; d 
    } while (no < 1000);# g4 ^5 K* Z( `0 H9 c% k# n 
 ) D, D* F0 V8 u, x% @1 f) ~1 s 
 
5 c% ?) b, i. v8 r/ l} 
; P$ j0 ]# G+ ?- H* m- `4 N) W$ E 
  U- f( y\" t' W% N' }8 g! }$ cvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
9 j; ?\" r\" y4 `! M% ?1 q' y{! o- \$ h+ k% X& ? 
     3 E/ F  G2 Z2 ]. C\" M0 a 
    setSample(); 
+ z\" {6 L6 t0 r6 D, n% [3 K4 _    initNet(); 
, {5 Z7 t& K. _3 r! |5 P    train();9 ?) u% }; c1 `; W+ z, a 
    double a, b;* |- j) B6 n& L* d9 O& P2 g 
    while (1) 
5 _. a  s6 k' |/ `    { 
3 w# `6 p/ T4 h9 D\" Y: v0 K        cout << "print two numbers" << endl; 
2 N: S7 h) R* D4 J& }, P        cin >> a >> b;! A: q! ^\" U. K2 Q 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl;/ T0 e! Z+ A8 S 
    }; `3 X% _8 t; @; O' v) B* V 
     % ~* |+ _+ S' i( @# @0 N0 Q; G  O 
      
2 k6 U: p0 H! R0 `! M# m- E}

) V* {$ e/ i# e+ Y9 k8 R
7 i6 K" |9 w7 E5 Y

zan