[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 e5 n8 t* z% d* [2 R4 ~
#include <time.h>3 |9 n% D# F, |4 {$ e H$ w$ |
#include <math.h>, v4 K5 V6 i2 \9 P% e
#include <stdlib.h>/ K) B2 K1 A1 z* h/ f7 l# h
#include <iostream># Q) S% g/ p/ i# g# r5 W0 D
using namespace std;- a. L; a7 c- @$ x7 D$ v
#define DATA 800# Q( a$ \) l0 z) l+ c7 L
#define IN 2
' Y( f! K9 v. F& M+ b#define OUT 1\" T; z7 P9 i) M\" p' \6 F
#define NEURON 458 P; ~: X! q\" S% b0 d
#define TRAINC 20000
\" L2 Z x9 {2 D# P! K $ ~, M e' ]. U\" F8 r5 H
double Fx(double x)# ]0 u' V, T8 Y0 \
{
a8 U5 |6 F\" D' Q\" Y9 ?8 j8 O' L return 1 / (1 + exp(-1 * x));
\" t4 M9 B9 I. l) g) c}\" q7 U$ I- C9 _- C& m
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
/ s) d6 N* O$ B0 x//样本输入
9 t, c$ k u. K8 ?+ s& g\" Xdouble La[DATA][IN];/ A+ q6 g- o1 Y7 p6 z
//样本输出9 f- g, B( ^5 O8 q, w
double Lc[DATA][OUT];
8 ]( H6 R1 W4 o! `$ [//La->Lb权重7 T- {- p9 ^# V: Q: m0 X\" o% @\" n' Q
double Wab[NEURON][IN];
* S' E, O5 }; u: H//Lb->Lc权重( C% c( [1 ~1 g8 B2 ]9 A% a
double Wbc[OUT][NEURON];
5 ^$ M7 c3 y\" p0 e9 O: n) P//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
5 F\" ]/ @8 q. u; |& x% [double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
9 T3 q/ k. Y7 K& b
/ T- t! e# R7 A+ `2 y, Q1 l//Lb层输出
2 z' |4 G* g# i+ ^8 j7 ldouble LbOut[NEURON];
) O! q) g, y3 N: l, C( W//Lc层输出8 e, a. q* t1 w5 v% @0 U
double LcOut[OUT];
* _( p\" U- t4 R* d # C. h- a6 A5 H( P& m: O
//Lc层单元的一般化误差7 ]2 Y, F0 D& A/ n
double Dc[OUT];2 { v' ]& S\" g7 O: P1 T: X3 x: S2 X
//Lb层单元的一般化误差
' o5 G; J, I* k# Odouble Db[NEURON];
/ [! D& B; E0 @) p: S' z
5 W8 W/ i% U$ i2 _//设置样本数据
- ~3 l' W8 V. Q9 A1 n' P* C, xvoid setSample()
6 j) a4 {7 X( h$ M O: Y# G( {{3 T* R) Q. u' l$ v. S
srand((unsigned)time(NULL));
& b2 a. v& w# A0 y7 A h2 R int i, j;% N7 c1 B: o9 A( Y5 `\" i0 K
for (i = 0; i < DATA; i++)
! I% C, y% t9 z, Y {' R+ B/ s8 I9 v( ^1 x5 X
for (j = 0; j < IN; j++)
9 _* i; e: o' ` s/ | {* u8 H( W+ ~$ c. z) t( H. c
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;\" U+ M- _' E% ]6 p$ |
}
6 [0 V- K! ~8 Z
( c- R1 C. c2 Q+ D5 m: I# P for (j = 0; j < OUT; j++)
6 T. E! D3 n; P3 p4 P Lc[j] = La[0] + La[1];7 I9 ~& s7 T8 |/ l6 }3 o q# [
}
t7 ]1 x( Z1 {# w1 }}, _) W# [\" n m# X& ~( V
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）1 k0 t6 \: e* ]
void initNet()\" P J2 r+ _! V7 g( U
{) I: m/ K( o c Y
srand((unsigned)time(NULL));
7 c/ s. M& a8 {% A //两部分的权值设置随机值【-1,1】
( `2 Y\" @& ~- O7 K! z int i, j;
; p/ @# b\" w0 L t& S for (i = 0; i < NEURON; i++)
; l4 }' J) A1 B for (j = 0; j < IN; j++)
& |& z$ v% }' y* y7 O; @ {! R, O. O0 ]\" h C4 h
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
5 B2 w( l* B# [ Wab[j] /= 20;4 |0 [- n- Y+ J5 S1 T
}
& k\" P% ~$ v. N* p0 t- n2 F$ q
( k1 ~, ?3 Z; Y for (i = 0; i < OUT; i++)7 E\" Z, W1 ^) i; @9 q$ j
for (j = 0; j < NEURON; j++)/ C. v3 N0 D. u# j
{
4 _5 S5 Y) X0 y* W* u' k% q9 S Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
, ]5 m5 Q) F5 \+ ^\" A( H Wbc[j] /= 20;! T% d+ z# x1 g& X
}
5 m4 M% S2 |4 l\" P 7 |8 r! L/ W* F$ q7 _$ s! \
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
+ h/ E& Z6 c8 n1 D( f D: [7 T% V for (i = 0; i < IN; i++)0 O+ w, F, D8 Y1 j5 C _' t
{
6 ~+ p% e0 u# S . @# N, ^% p1 K9 Q& Z0 J9 O2 J. O) `
MinIn = MaxIn = La[0];& Y\" M3 g% |/ R1 { V1 |
for (j = 0; j < DATA; j++)
* {# O/ i7 q, F7 z {
- S5 X' M5 ]$ L9 \ if (MinIn > La[j])/ i2 V$ E3 f$ M' M+ z/ Q
MinIn = La[j];5 V+ Y* l\" h3 ~) w$ {
if (MaxIn < La[j])
$ M' q' ?; |4 V5 i% f9 g MaxIn = La[j];
1 u* R+ S. r1 K# @\" P }
! [/ x9 j5 L5 S& G [ [( D 8 y' B& n$ u, z
1 I# n6 i' t\" p( n\" d
}+ j\" L$ U6 ^0 Z. J$ }2 A, y* d
7 g7 r j: ~6 i* B! n% t3 o for (i = 0; i < OUT; i++)
5 R4 v [$ r- X$ G {
/ o% _4 @, B% {
9 G9 M6 P' J2 |0 f7 m MinOut = MaxOut = Lc[0];0 a2 [8 f! I9 k9 G& ^
for (j = 0; j < DATA; j++)
0 P6 k- f2 ~+ s: Q9 F/ `( s8 } {
7 ]/ f' q f# A6 {% l! z6 L if (MinOut > Lc[j])
9 p5 V) e/ ~. r9 V MinOut = Lc[j];
\" a6 B L& G& \, z0 r2 ? if (MaxOut < Lc[j])
4 E H+ A# O5 S, m, l. q6 ` MaxOut = Lc[j]; ]& e% D$ Y; I' |. S* v3 x/ x
}; l\" n9 _1 \8 {6 E$ V
5 V: a- ?3 D F# @7 B% ?# C3 X- A
}8 S1 ^2 Q S6 B0 y7 H. K4 h! \/ K
5 T) V* \- p, i5 u //归一化0 U* x& @( C. q3 n, K7 `% l6 x2 ^5 E
for (i = 0; i < IN; i++)9 p ~0 U4 K) a( \: j
for (j = 0; j < DATA; j++)
* ?3 `# H1 F8 ~# b' Q( |0 w La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);# k$ }; P3 ~; E/ ~
& F) K- T4 P( ?; |9 l) u0 x
* B+ e# Y( L; K\" V for (i = 0; i < OUT; i++)3 f# y3 R0 h; Y; X) _! Z4 L
for (j = 0; j < DATA; j++)
_3 L) Q2 C* F# X0 t) q Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
2 ^5 O2 }6 z. ~' D+ X& u) e 1 c, a. |( V S8 n9 g x8 W$ }
. V5 E( z Q: s: r
' t7 W\" j! c: ~+ g/ [}
, M$ {\" E+ w! @7 W: Gvoid getActiveVal(int dataIndex)
8 c9 c( W; C \9 r1 z{6 J3 |3 F\" I, |; F
int i, j;
2 N; B# P4 _6 S8 ?% O double sum;% F9 Y$ [3 D- v( q) l) Q% J
for (i = 0; i < NEURON; i++)& Z2 X3 B k* F$ s2 S: p' s
{' ^5 r4 r# K+ ~, X\" _4 e
sum = 0;! e+ Y6 } m+ D0 i
for (j = 0; j < IN; j++)
b, S$ a* J* l7 [8 G; b sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
8 V\" Y2 X& h& S0 }
L' u* ?) L! g' a& v8 {\" w LbOut = Fx(sum);! N* E9 Q* E5 y* Y& T' X/ K$ \
o1 B, K2 U1 k+ A }5 y- E9 x: T6 S% _7 r
5 s6 Q! p/ X J- w Q, h+ E0 V/ V: j4 T
for (i = 0; i < OUT; i++) w& t. {9 K\" q& z
{3 D8 } B- V! B\" l2 d8 @$ a- E
sum = 0;5 n7 W: O2 g' H& Z/ p
for (j = 0; j < NEURON; j++)
( u; o+ A/ c9 f0 @# V. D. ~5 i sum += Wbc[j] * LbOut[j]; L) |- C$ Y! s
2 O( { x3 s9 |; r7 C' t LcOut = Fx(sum);4 Y& ~) v/ O9 G( F t' c3 ?
}) D* W, I }& w$ a/ C1 e
}
0 E7 a: e e! V8 Rvoid backUp(int dataIndex)4 T) H; p\" z. ~% i5 e
{% e9 ^: J1 k( M2 y s# D4 O4 _' L
int i, j;
8 d0 n3 Y4 e, U Z' Z* a double sum = 0;
5 Y2 i) `) e; Q; }9 l' Y //Lc层单元的一般化误差8 Y% C( p$ `; |1 w* W
for (i = 0; i < OUT; i++)7 O\" P\" u, X# h- S2 j2 d) G5 s
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 G- F! }! _7 a7 J7 t$ ^
6 L a) H6 i |7 M0 x\" { //Lb层单元的一般化误差
; J3 f& `* b, g0 [ for (i = 0; i < NEURON; i++)
. A9 s T. h8 x+ N2 x {
8 E; y' T1 t0 n6 W, Y6 Q5 _& h5 V; F sum = 0;! b8 L H( K0 u- z/ v; @. E
for (j = 0; j < OUT; j++)1 g; R( T\" g( i( W' Y* b
{
! {: ^1 w9 }2 T' H6 C sum += Wbc[j] * Dc[j];
6 S* @6 Y$ f# n }
! X. o, n$ E2 c Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
, j ?6 d4 V( q7 V$ {2 W u }
$ @- B# ]! a! ^' l 4 W7 i/ Z3 R4 N c( o7 j
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;0 Y( H* Y( q% f
% _! P. m6 x3 s4 o! e& } for (i = 0; i < OUT; i++)
\" A4 n+ A+ L) G) t for (j = 0; j < NEURON; j++)
( H) Z# U0 [- r, O Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;/ ?0 `8 ?6 w! `% b' _/ J
9 A% \( k* O* }$ q6 P5 p( _+ o for (i = 0; i < NEURON; i++)
( _ p5 v* \8 O6 ~ for (j = 0; j < IN; j++)! `8 |7 ^5 R/ P& \! Y
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
. |4 }; t# s9 j# j) c6 L7 L1 M; |
P2 Z( P Q, s1 ?1 U& O 7 R5 Y$ _& [! C$ j+ D+ _$ X/ V$ w3 }
/ q1 @: {, z* w}0 j+ a- q8 u' e) g
6 | r* w- Z* D
double result(double d1, double d2)
, N/ Q6 P\" G% u+ V( ~2 X6 ~0 W{/ X6 D I( L2 b4 V2 h
int i, j;- B `* w; ?7 w; m/ G1 Z
double sum;/ L5 I. l- T# N& }
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;8 G4 b& ^7 ^% F* u7 P/ _! H9 U
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);0 Q% d/ |( j0 n% z
, d$ e) U: d7 N7 J for (i = 0; i < NEURON; i++)% |, p% C+ p' s7 \0 o3 V$ L e2 w. T
{* G3 U+ o+ U: |7 ?
sum = 0; 6 X- E! h, G3 `5 t' }
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;- _1 l6 C0 Y* Q( N9 n$ d: |7 J
LbOut= Fx(sum);' d, |/ i1 r! T+ M5 x\" D7 T
}& J, |! B) J, Y1 y9 S3 C' l
4 S; t4 O# h9 C5 @* ?3 F, @ sum = 0;2 w7 y& T5 r* l2 J0 D
for (j = 0; j < NEURON; j++)
8 G, s7 {+ @- @, R) U9 K6 `' b sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];4 b& d* u O2 S0 T, G* O/ b- h
1 y, [( N4 b5 u6 e, A
LcOut[0] = Fx(sum);
9 ?5 S6 E5 M6 Y7 Y0 J# C( h$ \5 W
! H% |. t! q4 C: D return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
9 ^9 I. M1 J2 k 0 k2 q: T: c) I6 X8 T
( B- G/ t5 M% z8 X
}7 [! h$ X1 m, Z( F! Z4 W
void train()
4 l6 t0 Y( m9 C- y% ]# b{
* R. h+ T. l+ N\" ?) Z: d int i, j, no = 0;
) A& R+ ~+ y3 o, D# R double e = 0;% }: R6 T1 u) Z# T+ K; `
do{
- e* D ]% c+ i. M5 T4 e\" y$ K e = 0;
3 ]6 I% C u% [, e for (i = 0; i < DATA; i++)
9 P* f0 l x+ @: d {( |6 r/ }1 m2 { u
getActiveVal(i);
: x& X2 Y% q: y& J) o9 P backUp(i);7 `. D1 ?6 H% H( I* Q) E; @ q/ f; y
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
' v2 H; y2 N7 C T, d }! D# d3 y) o, T9 P+ N% X
& Y3 z1 a9 E) c N cout << no << " " << e << endl;; b% R: B& ~# j8 c- Z& m7 _
no++;! l3 S5 z+ X9 ]0 _1 K/ w. Z
} while (no < 1000);\" t: `7 X; E& L$ p, d% W
. v) d$ n7 B6 A' P9 b2 v 7 e- k0 o' g2 Q7 y$ G/ X$ B0 M
}
( g\" y( _0 h F
2 F' j* u\" }. |; F6 zvoid main(int argc, char const *argv[])' i# W5 U. z. Q
{/ P+ @, q1 V\" e4 q
3 O8 h6 J* s/ i( }9 L3 w1 V7 P5 c
setSample();
# ?- B\" s3 D4 d initNet();
6 Z, V% `& c6 G$ ~ train();. [8 T* O% C9 w9 X) \
double a, b;
- ?7 m/ Z5 x2 q while (1)1 T7 i5 k) o P1 h0 i9 n8 u
{; Z7 ^\" ~' n. N% l
cout << "print two numbers" << endl;* L' Q- N8 `- ?% z9 c5 Y
cin >> a >> b;
6 e Y\" L- s0 Z cout << "result:" << result(a, b) << endl;
g\" r$ t6 P0 `6 Y. W0 u% K }1 F4 [/ h% l1 U! _) k9 c
2 }& T) E4 e U. O+ f
3 v3 ]2 h1 t7 N6 u}

#include <stdio.h>4 e5 n8 t* z% d* [2 R4 ~ 
#include <time.h>3 |9 n% D# F, |4 {$ e  H$ w$ | 
#include <math.h>, v4 K5 V6 i2 \9 P% e 
#include <stdlib.h>/ K) B2 K1 A1 z* h/ f7 l# h 
#include <iostream># Q) S% g/ p/ i# g# r5 W0 D 
using namespace std;- a. L; a7 c- @$ x7 D$ v 
#define DATA  800# Q( a$ \) l0 z) l+ c7 L 
#define IN 2 
' Y( f! K9 v. F& M+ b#define OUT 1\" T; z7 P9 i) M\" p' \6 F 
#define NEURON 458 P; ~: X! q\" S% b0 d 
#define TRAINC 20000 
\" L2 Z  x9 {2 D# P! K $ ~, M  e' ]. U\" F8 r5 H 
double Fx(double x)# ]0 u' V, T8 Y0 \ 
{ 
  a8 U5 |6 F\" D' Q\" Y9 ?8 j8 O' L    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
\" t4 M9 B9 I. l) g) c}\" q7 U$ I- C9 _- C& m 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
/ s) d6 N* O$ B0 x//样本输入 
9 t, c$ k  u. K8 ?+ s& g\" Xdouble La[DATA][IN];/ A+ q6 g- o1 Y7 p6 z 
//样本输出9 f- g, B( ^5 O8 q, w 
double Lc[DATA][OUT]; 
8 ]( H6 R1 W4 o! `$ [//La->Lb权重7 T- {- p9 ^# V: Q: m0 X\" o% @\" n' Q 
double Wab[NEURON][IN]; 
* S' E, O5 }; u: H//Lb->Lc权重( C% c( [1 ~1 g8 B2 ]9 A% a 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
5 ^$ M7 c3 y\" p0 e9 O: n) P//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
5 F\" ]/ @8 q. u; |& x% [double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
9 T3 q/ k. Y7 K& b 
/ T- t! e# R7 A+ `2 y, Q1 l//Lb层输出 
2 z' |4 G* g# i+ ^8 j7 ldouble LbOut[NEURON]; 
) O! q) g, y3 N: l, C( W//Lc层输出8 e, a. q* t1 w5 v% @0 U 
double LcOut[OUT]; 
* _( p\" U- t4 R* d # C. h- a6 A5 H( P& m: O 
//Lc层单元的一般化误差7 ]2 Y, F0 D& A/ n 
double Dc[OUT];2 {  v' ]& S\" g7 O: P1 T: X3 x: S2 X 
//Lb层单元的一般化误差 
' o5 G; J, I* k# Odouble Db[NEURON]; 
/ [! D& B; E0 @) p: S' z 
5 W8 W/ i% U$ i2 _//设置样本数据 
- ~3 l' W8 V. Q9 A1 n' P* C, xvoid setSample() 
6 j) a4 {7 X( h$ M  O: Y# G( {{3 T* R) Q. u' l$ v. S 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
& b2 a. v& w# A0 y7 A  h2 R    int i, j;% N7 c1 B: o9 A( Y5 `\" i0 K 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
! I% C, y% t9 z, Y    {' R+ B/ s8 I9 v( ^1 x5 X 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
9 _* i; e: o' `  s/ |        {* u8 H( W+ ~$ c. z) t( H. c 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;\" U+ M- _' E% ]6 p$ | 
        } 
6 [0 V- K! ~8 Z 
( c- R1 C. c2 Q+ D5 m: I# P        for (j = 0; j < OUT; j++) 
6 T. E! D3 n; P3 p4 P            Lc[j] = La[0] + La[1];7 I9 ~& s7 T8 |/ l6 }3 o  q# [ 
    } 
  t7 ]1 x( Z1 {# w1 }}, _) W# [\" n  m# X& ~( V 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）1 k0 t6 \: e* ] 
void initNet()\" P  J2 r+ _! V7 g( U 
{) I: m/ K( o  c  Y 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
7 c/ s. M& a8 {% A    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
( `2 Y\" @& ~- O7 K! z    int i, j; 
; p/ @# b\" w0 L  t& S    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
; l4 }' J) A1 B        for (j = 0; j < IN; j++) 
& |& z$ v% }' y* y7 O; @        {! R, O. O0 ]\" h  C4 h 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
5 B2 w( l* B# [            Wab[j] /= 20;4 |0 [- n- Y+ J5 S1 T 
        } 
& k\" P% ~$ v. N* p0 t- n2 F$ q 
( k1 ~, ?3 Z; Y    for (i = 0; i < OUT; i++)7 E\" Z, W1 ^) i; @9 q$ j 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)/ C. v3 N0 D. u# j 
        { 
4 _5 S5 Y) X0 y* W* u' k% q9 S            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
, ]5 m5 Q) F5 \+ ^\" A( H            Wbc[j] /= 20;! T% d+ z# x1 g& X 
        } 
5 m4 M% S2 |4 l\" P     7 |8 r! L/ W* F$ q7 _$ s! \ 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
+ h/ E& Z6 c8 n1 D( f  D: [7 T% V    for (i = 0; i < IN; i++)0 O+ w, F, D8 Y1 j5 C  _' t 
    { 
6 ~+ p% e0 u# S         . @# N, ^% p1 K9 Q& Z0 J9 O2 J. O) ` 
        MinIn = MaxIn = La[0];& Y\" M3 g% |/ R1 {  V1 | 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
* {# O/ i7 q, F7 z        { 
- S5 X' M5 ]$ L9 \            if (MinIn > La[j])/ i2 V$ E3 f$ M' M+ z/ Q 
                MinIn = La[j];5 V+ Y* l\" h3 ~) w$ { 
            if (MaxIn < La[j]) 
$ M' q' ?; |4 V5 i% f9 g                MaxIn = La[j]; 
1 u* R+ S. r1 K# @\" P        } 
! [/ x9 j5 L5 S& G  [  [( D     8 y' B& n$ u, z 
         1 I# n6 i' t\" p( n\" d 
    }+ j\" L$ U6 ^0 Z. J$ }2 A, y* d 
 
7 g7 r  j: ~6 i* B! n% t3 o    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 R4 v  [$ r- X$ G    { 
/ o% _4 @, B% {          
9 G9 M6 P' J2 |0 f7 m        MinOut = MaxOut = Lc[0];0 a2 [8 f! I9 k9 G& ^ 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
0 P6 k- f2 ~+ s: Q9 F/ `( s8 }        { 
7 ]/ f' q  f# A6 {% l! z6 L            if (MinOut > Lc[j]) 
9 p5 V) e/ ~. r9 V                MinOut = Lc[j]; 
\" a6 B  L& G& \, z0 r2 ?            if (MaxOut < Lc[j]) 
4 E  H+ A# O5 S, m, l. q6 `                MaxOut = Lc[j];  ]& e% D$ Y; I' |. S* v3 x/ x 
        }; l\" n9 _1 \8 {6 E$ V 
 5 V: a- ?3 D  F# @7 B% ?# C3 X- A 
    }8 S1 ^2 Q  S6 B0 y7 H. K4 h! \/ K 
 
5 T) V* \- p, i5 u    //归一化0 U* x& @( C. q3 n, K7 `% l6 x2 ^5 E 
    for (i = 0; i < IN; i++)9 p  ~0 U4 K) a( \: j 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
* ?3 `# H1 F8 ~# b' Q( |0 w            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);# k$ }; P3 ~; E/ ~ 
             & F) K- T4 P( ?; |9 l) u0 x 
 
* B+ e# Y( L; K\" V    for (i = 0; i < OUT; i++)3 f# y3 R0 h; Y; X) _! Z4 L 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
  _3 L) Q2 C* F# X0 t) q            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
2 ^5 O2 }6 z. ~' D+ X& u) e         1 c, a. |( V  S8 n9 g  x8 W$ } 
             
. V5 E( z  Q: s: r 
' t7 W\" j! c: ~+ g/ [} 
, M$ {\" E+ w! @7 W: Gvoid getActiveVal(int dataIndex) 
8 c9 c( W; C  \9 r1 z{6 J3 |3 F\" I, |; F 
    int i, j; 
2 N; B# P4 _6 S8 ?% O    double sum;% F9 Y$ [3 D- v( q) l) Q% J 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)& Z2 X3 B  k* F$ s2 S: p' s 
    {' ^5 r4 r# K+ ~, X\" _4 e 
        sum = 0;! e+ Y6 }  m+ D0 i 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
  b, S$ a* J* l7 [8 G; b            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
8 V\" Y2 X& h& S0 }          
  L' u* ?) L! g' a& v8 {\" w        LbOut = Fx(sum);! N* E9 Q* E5 y* Y& T' X/ K$ \ 
 
  o1 B, K2 U1 k+ A    }5 y- E9 x: T6 S% _7 r 
 5 s6 Q! p/ X  J- w  Q, h+ E0 V/ V: j4 T 
    for (i = 0; i < OUT; i++)  w& t. {9 K\" q& z 
    {3 D8 }  B- V! B\" l2 d8 @$ a- E 
        sum = 0;5 n7 W: O2 g' H& Z/ p 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
( u; o+ A/ c9 f0 @# V. D. ~5 i            sum += Wbc[j] * LbOut[j];  L) |- C$ Y! s 
          
2 O( {  x3 s9 |; r7 C' t        LcOut = Fx(sum);4 Y& ~) v/ O9 G( F  t' c3 ? 
    }) D* W, I  }& w$ a/ C1 e 
} 
0 E7 a: e  e! V8 Rvoid backUp(int dataIndex)4 T) H; p\" z. ~% i5 e 
{% e9 ^: J1 k( M2 y  s# D4 O4 _' L 
    int i, j; 
8 d0 n3 Y4 e, U  Z' Z* a    double sum = 0; 
5 Y2 i) `) e; Q; }9 l' Y    //Lc层单元的一般化误差8 Y% C( p$ `; |1 w* W 
    for (i = 0; i < OUT; i++)7 O\" P\" u, X# h- S2 j2 d) G5 s 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 G- F! }! _7 a7 J7 t$ ^ 
 
6 L  a) H6 i  |7 M0 x\" {    //Lb层单元的一般化误差 
; J3 f& `* b, g0 [    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
. A9 s  T. h8 x+ N2 x    { 
8 E; y' T1 t0 n6 W, Y6 Q5 _& h5 V; F        sum = 0;! b8 L  H( K0 u- z/ v; @. E 
        for (j = 0; j < OUT; j++)1 g; R( T\" g( i( W' Y* b 
        { 
! {: ^1 w9 }2 T' H6 C            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
6 S* @6 Y$ f# n        } 
! X. o, n$ E2 c        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
, j  ?6 d4 V( q7 V$ {2 W  u    } 
$ @- B# ]! a! ^' l 4 W7 i/ Z3 R4 N  c( o7 j 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;0 Y( H* Y( q% f 
 
% _! P. m6 x3 s4 o! e& }    for (i = 0; i < OUT; i++) 
\" A4 n+ A+ L) G) t        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
( H) Z# U0 [- r, O            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;/ ?0 `8 ?6 w! `% b' _/ J 
 
9 A% \( k* O* }$ q6 P5 p( _+ o    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
( _  p5 v* \8 O6 ~        for (j = 0; j < IN; j++)! `8 |7 ^5 R/ P& \! Y 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
. |4 }; t# s9 j# j) c6 L7 L1 M; | 
  P2 Z( P  Q, s1 ?1 U& O     7 R5 Y$ _& [! C$ j+ D+ _$ X/ V$ w3 } 
      
/ q1 @: {, z* w}0 j+ a- q8 u' e) g 
 6 |  r* w- Z* D 
double result(double d1, double d2) 
, N/ Q6 P\" G% u+ V( ~2 X6 ~0 W{/ X6 D  I( L2 b4 V2 h 
    int i, j;- B  `* w; ?7 w; m/ G1 Z 
    double sum;/ L5 I. l- T# N& } 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;8 G4 b& ^7 ^% F* u7 P/ _! H9 U 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);0 Q% d/ |( j0 n% z 
 
, d$ e) U: d7 N7 J    for (i = 0; i < NEURON; i++)% |, p% C+ p' s7 \0 o3 V$ L  e2 w. T 
    {* G3 U+ o+ U: |7 ? 
        sum = 0;         6 X- E! h, G3 `5 t' } 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;- _1 l6 C0 Y* Q( N9 n$ d: |7 J 
        LbOut= Fx(sum);' d, |/ i1 r! T+ M5 x\" D7 T 
    }& J, |! B) J, Y1 y9 S3 C' l 
 
4 S; t4 O# h9 C5 @* ?3 F, @    sum = 0;2 w7 y& T5 r* l2 J0 D 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
8 G, s7 {+ @- @, R) U9 K6 `' b        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];4 b& d* u  O2 S0 T, G* O/ b- h 
     1 y, [( N4 b5 u6 e, A 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
9 ?5 S6 E5 M6 Y7 Y0 J# C( h$ \5 W      
! H% |. t! q4 C: D    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
9 ^9 I. M1 J2 k 0 k2 q: T: c) I6 X8 T 
 ( B- G/ t5 M% z8 X 
}7 [! h$ X1 m, Z( F! Z4 W 
void train() 
4 l6 t0 Y( m9 C- y% ]# b{ 
* R. h+ T. l+ N\" ?) Z: d    int i, j, no = 0; 
) A& R+ ~+ y3 o, D# R    double e = 0;% }: R6 T1 u) Z# T+ K; ` 
    do{ 
- e* D  ]% c+ i. M5 T4 e\" y$ K        e = 0; 
3 ]6 I% C  u% [, e        for (i = 0; i < DATA; i++) 
9 P* f0 l  x+ @: d        {( |6 r/ }1 m2 {  u 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
: x& X2 Y% q: y& J) o9 P            backUp(i);7 `. D1 ?6 H% H( I* Q) E; @  q/ f; y 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
' v2 H; y2 N7 C  T, d        }! D# d3 y) o, T9 P+ N% X 
          
& Y3 z1 a9 E) c  N        cout << no << " " << e << endl;; b% R: B& ~# j8 c- Z& m7 _ 
        no++;! l3 S5 z+ X9 ]0 _1 K/ w. Z 
    } while (no < 1000);\" t: `7 X; E& L$ p, d% W 
 
. v) d$ n7 B6 A' P9 b2 v 7 e- k0 o' g2 Q7 y$ G/ X$ B0 M 
} 
( g\" y( _0 h  F 
2 F' j* u\" }. |; F6 zvoid  main(int argc, char const *argv[])' i# W5 U. z. Q 
{/ P+ @, q1 V\" e4 q 
     3 O8 h6 J* s/ i( }9 L3 w1 V7 P5 c 
    setSample(); 
# ?- B\" s3 D4 d    initNet(); 
6 Z, V% `& c6 G$ ~    train();. [8 T* O% C9 w9 X) \ 
    double a, b; 
- ?7 m/ Z5 x2 q    while (1)1 T7 i5 k) o  P1 h0 i9 n8 u 
    {; Z7 ^\" ~' n. N% l 
        cout << "print two numbers" << endl;* L' Q- N8 `- ?% z9 c5 Y 
        cin >> a >> b; 
6 e  Y\" L- s0 Z        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
  g\" r$ t6 P0 `6 Y. W0 u% K    }1 F4 [/ h% l1 U! _) k9 c 
      
2 }& T) E4 e  U. O+ f      
3 v3 ]2 h1 t7 N6 u}

2 T* T& p7 J" ~8 T
) X0 @, W' F) F: G6 \' c! ^

zan