[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>
- S* p M& X, |#include <time.h>
! }/ X( S8 J9 b2 S! q; ^/ h#include <math.h>
! O- @9 Q- u$ N3 i, A#include <stdlib.h>: x3 N\" e# z7 X& w! S
#include <iostream># {3 c% ~\" E/ P! ?7 ~
using namespace std;
+ \% F% a2 a( A1 M6 v#define DATA 800
; s0 ?! R+ D3 D: c#define IN 2, Y0 B C) M6 ]6 n
#define OUT 1, j7 y/ _% _5 i, S/ H# K
#define NEURON 45
' f1 }3 q0 G: @, s#define TRAINC 20000
\" s* u* K\" h\" P$ N: Z& V 7 P\" Z m3 Y* Y1 V8 _1 }
double Fx(double x)! R3 X! J+ g5 T% J% g* q! j: s
{5 U' x2 c- W n6 U( i1 D9 }\" ~6 l
return 1 / (1 + exp(-1 * x));
: R+ {0 H3 o1 F) @/ N4 P( r}
& N* V* G; j, l* X9 M7 K//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层2 i, q9 N$ u1 w4 r' s8 ]- ~6 G\" U
//样本输入
b6 ?1 w% r) Q, [double La[DATA][IN];
\" f& U N% p: m3 S! a+ `//样本输出
7 x\" D& T' q6 N5 g Fdouble Lc[DATA][OUT];/ E6 _; z2 |+ p. q8 w
//La->Lb权重* t6 b/ g. H# w& V% k+ `7 i& M, O9 O
double Wab[NEURON][IN];3 o3 |( ~* {6 D0 S
//Lb->Lc权重
) G/ y# j. _3 |! Sdouble Wbc[OUT][NEURON];: n7 V8 z: S& J& u) ~
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
) e, P; ]. o( ~3 a; F5 }double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];# ^+ S2 n( @; h2 i. o' p
, z, B' W K, c# Q6 c//Lb层输出/ o' v; ]. {7 S, t- D' B
double LbOut[NEURON];
- K2 Y- J3 F5 b) b- F0 l: X//Lc层输出
8 |1 X7 F# X3 [\" c; Gdouble LcOut[OUT];) }' j* J9 I7 `$ A
6 M- h2 X0 q% A3 q* f1 C0 N//Lc层单元的一般化误差; o: o3 \' ~2 ^\" M* `1 w
double Dc[OUT];
) J# x% p! }6 \- K( R$ E( c$ m//Lb层单元的一般化误差
+ f0 E: c+ v+ Q' h1 T: A1 cdouble Db[NEURON];! ?\" h/ L: u- O6 b
. N- L$ u\" W7 f& r
//设置样本数据
! V$ M+ i7 [7 ]2 }8 z: Zvoid setSample()
, o Q; v- W8 C9 d1 r{
# H: j2 a2 b& n$ G srand((unsigned)time(NULL));' Y6 V% t, f( X* }1 d* q- Y
int i, j;
' D# u$ C- Q9 L7 `, | for (i = 0; i < DATA; i++)
7 p7 }' i1 V; g* p( d\" Q { ?0 k: Z+ ^. E
for (j = 0; j < IN; j++)6 F! R) |* K, ]% J7 Y
{
4 B0 ]4 E# n) A% C# N1 W$ x\" a La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
- o( }* t* {, B1 ~ }
4 p/ l0 Q: \& t+ o9 P7 e2 _! H- B
* T/ e8 G. s9 z8 D7 H* [; H for (j = 0; j < OUT; j++)
3 ^& t U, v# ^9 ?$ v- ? Lc[j] = La[0] + La[1];& O8 x. K: o) R0 R, N- r
}5 E) {7 G$ q% A
}
8 S. j2 ~6 |9 a1 C$ ?# U. E//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
5 S' u, B6 M- Avoid initNet()6 I/ X) {* z {/ |7 v$ C( u2 y
{+ S' z2 N4 [2 j( }) y5 N
srand((unsigned)time(NULL));
* A; {+ [. u! \+ X+ D' C //两部分的权值设置随机值【-1,1】3 B) X/ ]8 F5 Z; Z9 c& {! d
int i, j;( @- l) s# w- ?4 @
for (i = 0; i < NEURON; i++)
! P& ?% O\" S\" U, T3 ~ for (j = 0; j < IN; j++)# W, h\" R, q# e8 v7 y
{
; O9 Q1 I3 q\" m9 Q1 ? Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
, }- q. d2 K/ S# K4 M: m! n Wab[j] /= 20;
2 F: l n5 M# u1 Z }1 R& d7 D- d1 z
0 T- d) v( D( |9 A for (i = 0; i < OUT; i++)
6 ~- K; z4 }& |: T for (j = 0; j < NEURON; j++)7 f8 v# t9 i9 Q
{
; h9 N\" X& G: C9 H\" |% ~* i Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;: `6 o3 v/ q7 D; L
Wbc[j] /= 20;
5 j8 X9 v- Z+ V9 B2 g# A }
# Q% i2 c2 v! p3 Y) l# M1 x 9 l: P\" V0 r& Y7 e4 z
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
1 c. d% j0 g$ b+ [ for (i = 0; i < IN; i++)
! i2 t8 g; q' q) ?% ~ {
) m/ ^$ u# ]6 N& b0 L
0 l% X. l ~4 Z MinIn = MaxIn = La[0];
s/ x& X2 a4 G* s for (j = 0; j < DATA; j++)5 s1 K3 J1 [4 h7 y
{( b7 Q/ ]$ n$ f0 U
if (MinIn > La[j])
) F! k% I5 @8 b. F9 j( l K3 Z MinIn = La[j];; r4 F0 Y0 v5 X. ]( }
if (MaxIn < La[j])/ t5 m1 C% v8 Z# V) k7 ~( T2 r8 F
MaxIn = La[j];2 \3 x }8 d5 ]9 W
}
& R; S6 k4 u! H1 L% u* a5 S
G1 B3 L, l1 r8 E5 m
! \- {) @3 T8 \1 @+ d5 j9 ^/ x }
. h5 W\" Q6 P, v2 Q/ c- d5 D7 ` # e9 ` A& \( K- T6 [
for (i = 0; i < OUT; i++)
5 K; H* E! k( P {7 A& D; ~3 _ ?/ a
5 p, I# o- v1 f6 H
MinOut = MaxOut = Lc[0]; ^6 d& A6 u6 O( q+ H, c. L
for (j = 0; j < DATA; j++)
6 I$ I$ ^* y* [! Y e {
% y8 J1 B; K) F9 p\" J0 ^7 S if (MinOut > Lc[j])
e8 e+ o5 G4 V% B1 i, a MinOut = Lc[j];+ O- d; S$ S1 t
if (MaxOut < Lc[j])
: ^9 \: U2 i6 P. v: } MaxOut = Lc[j];! U$ K; r' U& H! e\" X9 B c
}\" G9 j7 [) h9 y. C: Q- p$ T
+ j4 n6 H; X q) ^/ Q0 V5 N, w }
, k7 O8 \ R: A# e: ~) V
9 a( \& w7 i8 t //归一化; e& L7 i) A) ?) X
for (i = 0; i < IN; i++)
: a E2 n9 G/ S+ l for (j = 0; j < DATA; j++)
$ r% V ^: y# S; f0 k La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
0 H3 H; ~# _ V* g O2 N: \* @ 7 u! j% l$ Z p; s- ^\" ]; L9 b
6 D* H1 a; N# U; Z, q0 R0 n8 T/ H
for (i = 0; i < OUT; i++)
$ r, O+ z' a' o7 _- [ for (j = 0; j < DATA; j++)
% b& m2 V; P& w1 y5 E' j& ^( X Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);. j3 L, }) q: ~
) i$ y8 Y- t2 F, Q; Z ! k, c. Q H: V0 z
* c& K+ A! Y+ Y# |. R
}% w# l. f6 M( u6 a) U& ]
void getActiveVal(int dataIndex)/ a: A+ P' R ?7 Y8 j. X S) [
{/ f$ Q4 ~6 b. Z0 A6 i
int i, j;; [3 l% v6 O0 S\" `9 l
double sum;# z0 N! k! ~: z' ]
for (i = 0; i < NEURON; i++)
3 l. ~( x5 t' s9 b, e! F {
/ v0 j! C. {1 @) c6 X8 D' x0 D sum = 0;
6 q9 w3 R) i' R5 s+ R for (j = 0; j < IN; j++)/ `2 e) r( z5 @: Y2 x' w. Z7 v, G1 o
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];' S8 g' h9 `6 N2 U! ~( L
' i: @( z [; h; F( N( z( }* a$ u& f. i
LbOut = Fx(sum);/ ?& L. M0 O- }$ Y( [5 A
/ X9 Q4 |7 v9 O. {% }3 H5 J. d
}/ O( U# m, t, H8 s3 a6 L: k1 n/ Y+ a, g
5 u: |4 K u. U# S/ [1 u
for (i = 0; i < OUT; i++)' M8 b9 W, J6 `2 x) {3 X/ R4 ^
{
% M) @, N\" ?! h% z\" f$ e sum = 0;
1 L$ f# {( ?% \1 o4 F- t& t for (j = 0; j < NEURON; j++)
$ \+ X$ g4 x. k* E. T sum += Wbc[j] * LbOut[j];+ |9 U\" v# ~' T0 z) `
A# t* v. m4 {. V+ S) G- @
LcOut = Fx(sum);
2 x\" H8 i% B0 G. i) z8 Y- Z }
6 L+ M' ]# Z1 c4 z9 G: ~}, i, {9 A; _, W: m# b
void backUp(int dataIndex)
; J! C- Z \ e$ F4 ]' J{9 o' z4 w) c- ?, J9 J
int i, j;
2 K1 o7 U1 }9 h% P+ S double sum = 0;
5 L( v5 @9 H7 T( B //Lc层单元的一般化误差
4 J4 Y. u7 a/ {$ k, v0 B. Q+ W' A for (i = 0; i < OUT; i++)
- p3 P/ |2 C, q* m& ]* V Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
4 o* H0 i8 T$ B2 |' v
& V\" x: ~+ u% N& M //Lb层单元的一般化误差
; x) ~\" N. I$ ? R1 a0 H0 y for (i = 0; i < NEURON; i++)/ y. B; \5 }4 ` ], w
{0 \\" L7 I% {- k2 H: u' O2 l
sum = 0;
) [% W8 d& g$ k9 d% ~$ g3 D7 E for (j = 0; j < OUT; j++)- _, E0 N5 z5 ~4 }9 X. L- l
{
8 x6 _1 M' [6 u8 b+ B sum += Wbc[j] * Dc[j];
+ C8 l4 d; v5 r: ~ }7 H$ E- F/ P* ~4 }
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;9 Y: l3 }, `$ W0 x
}
! c. C1 U D. \2 c( v# g- m1 g . u' i8 ~' T\" r, h
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;6 ], y1 z/ j) v+ a6 O
3 e! F: y' t# c5 E/ M' t
for (i = 0; i < OUT; i++)
& o) T6 _- M6 l! `7 V for (j = 0; j < NEURON; j++)
# O) T* n$ p% N9 Y( b' l! c) H Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;& _5 b H* z6 j. T
# t\" d0 ~. \& w* Z' I
for (i = 0; i < NEURON; i++)
9 b' [$ ?- x! T* o for (j = 0; j < IN; j++)
/ s0 o& x8 L2 Y- v3 H\" x Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
* ^5 x( s/ S! A% \: P8 \; N( v+ {8 T
4 Z7 a2 K/ s7 K4 i3 l
7 P& D4 t( r% ?
' i. s. w0 _- E7 a}% K' @, t0 D; u1 E; |
! b& J& m. [& e1 r\" edouble result(double d1, double d2)
6 ?5 ]: q* X. \# B4 z2 U' D- o{+ { f. Y( W3 I* }8 d+ v x
int i, j;
. `# T. l' _6 W! q, y double sum;
) k) ?3 o\" O, C d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
% E( Z6 O: f! O$ S d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
( J. i3 J, [\" y, B\" [& N
; W5 T5 Y) E2 `/ O$ {6 { for (i = 0; i < NEURON; i++)( b% S5 ?3 S* |: |$ m1 A
{
- N8 R/ Y3 }! n# C- Z sum = 0;
4 p1 \/ T4 G( }5 S7 @! }* Q sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;& _# s# q' a6 _\" B$ Z
LbOut= Fx(sum);
( N& B+ d+ a0 X! J! V* M9 n }
( ?/ y% Y7 ?3 }9 J7 t5 j! v* D( S( z 3 O* \; j# s3 Z1 C9 R/ b6 I
sum = 0;
) H6 {- ~# x* s$ } for (j = 0; j < NEURON; j++)
* W* _$ e ^8 h sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];# n2 }$ i& S9 q* J% H( V. G
& g. X/ F/ K k$ P LcOut[0] = Fx(sum);
& d\" I p) A H( B, o
! j8 G9 E* x3 K! s' k9 Y6 E return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
. ]# H( }7 R% D; z\" a
* z7 L2 X% Y- M4 ~# u' D . k4 d* ~: w, B
}+ \8 f c. p8 s4 A# E
void train(); S9 ^( i7 p3 P1 s$ u8 t2 j
{
( s: @. [% S. M) q# Y: R& J. Y int i, j, no = 0;3 a; w5 Y l& G; M
double e = 0;1 @4 H; U# n+ N
do{3 p0 x; `. d! c. m9 C
e = 0;& s, [. Q5 g% d* v\" k
for (i = 0; i < DATA; i++)# F/ T+ I) b4 Q% f& j
{+ X1 w1 M5 g6 N1 m7 i
getActiveVal(i);
$ L) k2 y4 D8 A X backUp(i); U, }7 G3 C# X+ i3 i. W
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);% A4 _# b# y$ H0 U
}
8 f- ^. G( M0 z/ y/ w
$ F7 { j/ W. e( ^ cout << no << " " << e << endl;
' F( t5 l ?\" B2 p no++;
) W6 \. [4 x\" x& d3 M* @* `! D8 b } while (no < 1000);! w/ ?0 I- n+ R$ k* k( c
0 k% q% n# e7 Y v7 q
% D4 C- Z7 N' h+ [! k2 a
}
3 V( a) g) V* k& ] ; _5 c/ W% A( I
void main(int argc, char const *argv[])
1 W7 O7 G1 Q# _* U1 k{
& ]; `. p1 S\" H9 y# l
~) |; O! a4 U* A' A9 f( G+ D5 w setSample();
( _8 v7 G4 Q; p2 b% U# E$ q initNet();
. Q% | z L5 X- w6 P; | train();
6 ~, K$ R: p1 M0 d3 w double a, b;: Z) z8 j' Z6 `! n# J( K
while (1)
6 V/ y& S$ }3 m5 y; k4 c7 W8 \ {# N, ^8 |! y2 g1 M- k8 R
cout << "print two numbers" << endl;% t6 F/ H/ j7 W2 N$ D
cin >> a >> b;0 ~! h5 V# F0 @5 W
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
* ~; p: T5 F3 b4 g% t }
: H; i\" Y\" k) w2 h3 {; J
' A+ o7 h. b& P' ]+ z/ e: P 5 I: L1 S, _0 _ E
}

#include <stdio.h> 
- S* p  M& X, |#include <time.h> 
! }/ X( S8 J9 b2 S! q; ^/ h#include <math.h> 
! O- @9 Q- u$ N3 i, A#include <stdlib.h>: x3 N\" e# z7 X& w! S 
#include <iostream># {3 c% ~\" E/ P! ?7 ~ 
using namespace std; 
+ \% F% a2 a( A1 M6 v#define DATA  800 
; s0 ?! R+ D3 D: c#define IN 2, Y0 B  C) M6 ]6 n 
#define OUT 1, j7 y/ _% _5 i, S/ H# K 
#define NEURON 45 
' f1 }3 q0 G: @, s#define TRAINC 20000 
\" s* u* K\" h\" P$ N: Z& V 7 P\" Z  m3 Y* Y1 V8 _1 } 
double Fx(double x)! R3 X! J+ g5 T% J% g* q! j: s 
{5 U' x2 c- W  n6 U( i1 D9 }\" ~6 l 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
: R+ {0 H3 o1 F) @/ N4 P( r} 
& N* V* G; j, l* X9 M7 K//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层2 i, q9 N$ u1 w4 r' s8 ]- ~6 G\" U 
//样本输入 
  b6 ?1 w% r) Q, [double La[DATA][IN]; 
\" f& U  N% p: m3 S! a+ `//样本输出 
7 x\" D& T' q6 N5 g  Fdouble Lc[DATA][OUT];/ E6 _; z2 |+ p. q8 w 
//La->Lb权重* t6 b/ g. H# w& V% k+ `7 i& M, O9 O 
double Wab[NEURON][IN];3 o3 |( ~* {6 D0 S 
//Lb->Lc权重 
) G/ y# j. _3 |! Sdouble Wbc[OUT][NEURON];: n7 V8 z: S& J& u) ~ 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
) e, P; ]. o( ~3 a; F5 }double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];# ^+ S2 n( @; h2 i. o' p 
 
, z, B' W  K, c# Q6 c//Lb层输出/ o' v; ]. {7 S, t- D' B 
double LbOut[NEURON]; 
- K2 Y- J3 F5 b) b- F0 l: X//Lc层输出 
8 |1 X7 F# X3 [\" c; Gdouble LcOut[OUT];) }' j* J9 I7 `$ A 
 
6 M- h2 X0 q% A3 q* f1 C0 N//Lc层单元的一般化误差; o: o3 \' ~2 ^\" M* `1 w 
double Dc[OUT]; 
) J# x% p! }6 \- K( R$ E( c$ m//Lb层单元的一般化误差 
+ f0 E: c+ v+ Q' h1 T: A1 cdouble Db[NEURON];! ?\" h/ L: u- O6 b 
 . N- L$ u\" W7 f& r 
//设置样本数据 
! V$ M+ i7 [7 ]2 }8 z: Zvoid setSample() 
, o  Q; v- W8 C9 d1 r{ 
# H: j2 a2 b& n$ G    srand((unsigned)time(NULL));' Y6 V% t, f( X* }1 d* q- Y 
    int i, j; 
' D# u$ C- Q9 L7 `, |    for (i = 0; i < DATA; i++) 
7 p7 }' i1 V; g* p( d\" Q    {  ?0 k: Z+ ^. E 
        for (j = 0; j < IN; j++)6 F! R) |* K, ]% J7 Y 
        { 
4 B0 ]4 E# n) A% C# N1 W$ x\" a            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
- o( }* t* {, B1 ~        } 
4 p/ l0 Q: \& t+ o9 P7 e2 _! H- B 
* T/ e8 G. s9 z8 D7 H* [; H        for (j = 0; j < OUT; j++) 
3 ^& t  U, v# ^9 ?$ v- ?            Lc[j] = La[0] + La[1];& O8 x. K: o) R0 R, N- r 
    }5 E) {7 G$ q% A 
} 
8 S. j2 ~6 |9 a1 C$ ?# U. E//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
5 S' u, B6 M- Avoid initNet()6 I/ X) {* z  {/ |7 v$ C( u2 y 
{+ S' z2 N4 [2 j( }) y5 N 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
* A; {+ [. u! \+ X+ D' C    //两部分的权值设置随机值【-1,1】3 B) X/ ]8 F5 Z; Z9 c& {! d 
    int i, j;( @- l) s# w- ?4 @ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
! P& ?% O\" S\" U, T3 ~        for (j = 0; j < IN; j++)# W, h\" R, q# e8 v7 y 
        { 
; O9 Q1 I3 q\" m9 Q1 ?            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
, }- q. d2 K/ S# K4 M: m! n            Wab[j] /= 20; 
2 F: l  n5 M# u1 Z        }1 R& d7 D- d1 z 
 
0 T- d) v( D( |9 A    for (i = 0; i < OUT; i++) 
6 ~- K; z4 }& |: T        for (j = 0; j < NEURON; j++)7 f8 v# t9 i9 Q 
        { 
; h9 N\" X& G: C9 H\" |% ~* i            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;: `6 o3 v/ q7 D; L 
            Wbc[j] /= 20; 
5 j8 X9 v- Z+ V9 B2 g# A        } 
# Q% i2 c2 v! p3 Y) l# M1 x     9 l: P\" V0 r& Y7 e4 z 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
1 c. d% j0 g$ b+ [    for (i = 0; i < IN; i++) 
! i2 t8 g; q' q) ?% ~    { 
) m/ ^$ u# ]6 N& b0 L          
0 l% X. l  ~4 Z        MinIn = MaxIn = La[0]; 
  s/ x& X2 a4 G* s        for (j = 0; j < DATA; j++)5 s1 K3 J1 [4 h7 y 
        {( b7 Q/ ]$ n$ f0 U 
            if (MinIn > La[j]) 
) F! k% I5 @8 b. F9 j( l  K3 Z                MinIn = La[j];; r4 F0 Y0 v5 X. ]( } 
            if (MaxIn < La[j])/ t5 m1 C% v8 Z# V) k7 ~( T2 r8 F 
                MaxIn = La[j];2 \3 x  }8 d5 ]9 W 
        } 
& R; S6 k4 u! H1 L% u* a5 S      
  G1 B3 L, l1 r8 E5 m          
! \- {) @3 T8 \1 @+ d5 j9 ^/ x    } 
. h5 W\" Q6 P, v2 Q/ c- d5 D7 ` # e9 `  A& \( K- T6 [ 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 K; H* E! k( P    {7 A& D; ~3 _  ?/ a 
         5 p, I# o- v1 f6 H 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];  ^6 d& A6 u6 O( q+ H, c. L 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
6 I$ I$ ^* y* [! Y  e        { 
% y8 J1 B; K) F9 p\" J0 ^7 S            if (MinOut > Lc[j]) 
  e8 e+ o5 G4 V% B1 i, a                MinOut = Lc[j];+ O- d; S$ S1 t 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
: ^9 \: U2 i6 P. v: }                MaxOut = Lc[j];! U$ K; r' U& H! e\" X9 B  c 
        }\" G9 j7 [) h9 y. C: Q- p$ T 
 
+ j4 n6 H; X  q) ^/ Q0 V5 N, w    } 
, k7 O8 \  R: A# e: ~) V 
9 a( \& w7 i8 t    //归一化; e& L7 i) A) ?) X 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
: a  E2 n9 G/ S+ l        for (j = 0; j < DATA; j++) 
$ r% V  ^: y# S; f0 k            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
0 H3 H; ~# _  V* g  O2 N: \* @             7 u! j% l$ Z  p; s- ^\" ]; L9 b 
 6 D* H1 a; N# U; Z, q0 R0 n8 T/ H 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
$ r, O+ z' a' o7 _- [        for (j = 0; j < DATA; j++) 
% b& m2 V; P& w1 y5 E' j& ^( X            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);. j3 L, }) q: ~ 
          
) i$ y8 Y- t2 F, Q; Z             ! k, c. Q  H: V0 z 
 * c& K+ A! Y+ Y# |. R 
}% w# l. f6 M( u6 a) U& ] 
void getActiveVal(int dataIndex)/ a: A+ P' R  ?7 Y8 j. X  S) [ 
{/ f$ Q4 ~6 b. Z0 A6 i 
    int i, j;; [3 l% v6 O0 S\" `9 l 
    double sum;# z0 N! k! ~: z' ] 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
3 l. ~( x5 t' s9 b, e! F    { 
/ v0 j! C. {1 @) c6 X8 D' x0 D        sum = 0; 
6 q9 w3 R) i' R5 s+ R        for (j = 0; j < IN; j++)/ `2 e) r( z5 @: Y2 x' w. Z7 v, G1 o 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];' S8 g' h9 `6 N2 U! ~( L 
         ' i: @( z  [; h; F( N( z( }* a$ u& f. i 
        LbOut = Fx(sum);/ ?& L. M0 O- }$ Y( [5 A 
 / X9 Q4 |7 v9 O. {% }3 H5 J. d 
    }/ O( U# m, t, H8 s3 a6 L: k1 n/ Y+ a, g 
 5 u: |4 K  u. U# S/ [1 u 
    for (i = 0; i < OUT; i++)' M8 b9 W, J6 `2 x) {3 X/ R4 ^ 
    { 
% M) @, N\" ?! h% z\" f$ e        sum = 0; 
1 L$ f# {( ?% \1 o4 F- t& t        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
$ \+ X$ g4 x. k* E. T            sum += Wbc[j] * LbOut[j];+ |9 U\" v# ~' T0 z) ` 
           A# t* v. m4 {. V+ S) G- @ 
        LcOut = Fx(sum); 
2 x\" H8 i% B0 G. i) z8 Y- Z    } 
6 L+ M' ]# Z1 c4 z9 G: ~}, i, {9 A; _, W: m# b 
void backUp(int dataIndex) 
; J! C- Z  \  e$ F4 ]' J{9 o' z4 w) c- ?, J9 J 
    int i, j; 
2 K1 o7 U1 }9 h% P+ S    double sum = 0; 
5 L( v5 @9 H7 T( B    //Lc层单元的一般化误差 
4 J4 Y. u7 a/ {$ k, v0 B. Q+ W' A    for (i = 0; i < OUT; i++) 
- p3 P/ |2 C, q* m& ]* V        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
4 o* H0 i8 T$ B2 |' v 
& V\" x: ~+ u% N& M    //Lb层单元的一般化误差 
; x) ~\" N. I$ ?  R1 a0 H0 y    for (i = 0; i < NEURON; i++)/ y. B; \5 }4 `  ], w 
    {0 \\" L7 I% {- k2 H: u' O2 l 
        sum = 0; 
) [% W8 d& g$ k9 d% ~$ g3 D7 E        for (j = 0; j < OUT; j++)- _, E0 N5 z5 ~4 }9 X. L- l 
        { 
8 x6 _1 M' [6 u8 b+ B            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
+ C8 l4 d; v5 r: ~        }7 H$ E- F/ P* ~4 } 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;9 Y: l3 }, `$ W0 x 
    } 
! c. C1 U  D. \2 c( v# g- m1 g . u' i8 ~' T\" r, h 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;6 ], y1 z/ j) v+ a6 O 
 3 e! F: y' t# c5 E/ M' t 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
& o) T6 _- M6 l! `7 V        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
# O) T* n$ p% N9 Y( b' l! c) H            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;& _5 b  H* z6 j. T 
 # t\" d0 ~. \& w* Z' I 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
9 b' [$ ?- x! T* o        for (j = 0; j < IN; j++) 
/ s0 o& x8 L2 Y- v3 H\" x            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
* ^5 x( s/ S! A% \: P8 \; N( v+ {8 T 
4 Z7 a2 K/ s7 K4 i3 l      
7 P& D4 t( r% ?      
' i. s. w0 _- E7 a}% K' @, t0 D; u1 E; | 
 
! b& J& m. [& e1 r\" edouble result(double d1, double d2) 
6 ?5 ]: q* X. \# B4 z2 U' D- o{+ {  f. Y( W3 I* }8 d+ v  x 
    int i, j; 
. `# T. l' _6 W! q, y    double sum; 
) k) ?3 o\" O, C    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
% E( Z6 O: f! O$ S    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
( J. i3 J, [\" y, B\" [& N 
; W5 T5 Y) E2 `/ O$ {6 {    for (i = 0; i < NEURON; i++)( b% S5 ?3 S* |: |$ m1 A 
    { 
- N8 R/ Y3 }! n# C- Z        sum = 0;          
4 p1 \/ T4 G( }5 S7 @! }* Q        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;& _# s# q' a6 _\" B$ Z 
        LbOut= Fx(sum); 
( N& B+ d+ a0 X! J! V* M9 n    } 
( ?/ y% Y7 ?3 }9 J7 t5 j! v* D( S( z 3 O* \; j# s3 Z1 C9 R/ b6 I 
    sum = 0; 
) H6 {- ~# x* s$ }    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
* W* _$ e  ^8 h        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];# n2 }$ i& S9 q* J% H( V. G 
      
& g. X/ F/ K  k$ P    LcOut[0] = Fx(sum); 
& d\" I  p) A  H( B, o      
! j8 G9 E* x3 K! s' k9 Y6 E    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
. ]# H( }7 R% D; z\" a 
* z7 L2 X% Y- M4 ~# u' D . k4 d* ~: w, B 
}+ \8 f  c. p8 s4 A# E 
void train(); S9 ^( i7 p3 P1 s$ u8 t2 j 
{ 
( s: @. [% S. M) q# Y: R& J. Y    int i, j, no = 0;3 a; w5 Y  l& G; M 
    double e = 0;1 @4 H; U# n+ N 
    do{3 p0 x; `. d! c. m9 C 
        e = 0;& s, [. Q5 g% d* v\" k 
        for (i = 0; i < DATA; i++)# F/ T+ I) b4 Q% f& j 
        {+ X1 w1 M5 g6 N1 m7 i 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
$ L) k2 y4 D8 A  X            backUp(i);  U, }7 G3 C# X+ i3 i. W 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);% A4 _# b# y$ H0 U 
        } 
8 f- ^. G( M0 z/ y/ w          
$ F7 {  j/ W. e( ^        cout << no << " " << e << endl; 
' F( t5 l  ?\" B2 p        no++; 
) W6 \. [4 x\" x& d3 M* @* `! D8 b    } while (no < 1000);! w/ ?0 I- n+ R$ k* k( c 
 0 k% q% n# e7 Y  v7 q 
 % D4 C- Z7 N' h+ [! k2 a 
} 
3 V( a) g) V* k& ] ; _5 c/ W% A( I 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
1 W7 O7 G1 Q# _* U1 k{ 
& ]; `. p1 S\" H9 y# l      
  ~) |; O! a4 U* A' A9 f( G+ D5 w    setSample(); 
( _8 v7 G4 Q; p2 b% U# E$ q    initNet(); 
. Q% |  z  L5 X- w6 P; |    train(); 
6 ~, K$ R: p1 M0 d3 w    double a, b;: Z) z8 j' Z6 `! n# J( K 
    while (1) 
6 V/ y& S$ }3 m5 y; k4 c7 W8 \    {# N, ^8 |! y2 g1 M- k8 R 
        cout << "print two numbers" << endl;% t6 F/ H/ j7 W2 N$ D 
        cin >> a >> b;0 ~! h5 V# F0 @5 W 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
* ~; p: T5 F3 b4 g% t    } 
: H; i\" Y\" k) w2 h3 {; J      
' A+ o7 h. b& P' ]+ z/ e: P     5 I: L1 S, _0 _  E 
}

8 I5 \" p. m2 K0 z
# d" M% l4 }8 g% N) x

zan