BP网络底层程序，求高手解答~~~~~

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网络结构神经元数为输入：1，隐1层：1，隐二层：2，输出：1
+ a1 t5 K" E& Q+ M4 E2 m求高手解答！！！
+ [2 v+ x% O, D- n; T4 g我单步执行的结果是第一隐层输出饱和了。因为是为了后面的程序做准备，所以不想归一化。用工具箱的话是可以实现的。
但是从底层编的话该怎么改呢？望高手解答！心里那个急啊~~~~~~
clc
; K: M7 u& _. wclear
+ N! _2 ~5 x, V1 M" T: f; m* X6 N! }k=[1,2,3,4,5];%输入
' w1 z- y8 \+ I% X# U4 ~for i=1:length(k)
    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
+ P4 l8 k2 ~/ s$ Mend
' u: R3 y' G% A; perror_goal=0.01;%目标误差
max_epoch=200;%最大训练次数
( A; o) B; y% M( ]( I. e! _5 Ilr=0.5;%学习速率
%% 权值阀值初始化
E=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵，便于查看误差
W11=rands(1);%权值初始化
W2=rands(2,1);
[W3,theta]=rands(1,2)
6 J* o9 R4 H) Y$ V, W# d; dW21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;
+ v" p$ L* x3 ]& n- `" |/ ^8 V/ R    DW110=0;
' k9 [: P- Q, y8 U( W! }. g0 f1 m3 X    DW210=0;
( k0 Z* g; v9 f4 P. t. h    DW220=0;
    DW310=0;
    DW320=0;
    Dtheta0=0;
* @3 [8 G  X. M    mc=0.5;
%% 循环迭代
% l0 }. ^4 y, ]5 o) F. | for j=1:max_epoch
5 F. ]2 X+ ^# H& g! ?* D- I    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
) t& e& G% ^) Yfor i=1:length(k)
   
   %% 网络输出计算
6 ^. u8 e' I  C" I" @    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)))   %LB层输出 sigmod函数
    LC1=LB*W21          %LC层输出 线性函数
    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
) f# x7 C# W8 N, v+ v    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
    ym=LD-theta   %网络输出值
4 G7 H6 g6 Y5 Z9 _        
- c; Z( o; L9 T1 }' l   
    %% 权值修正
    error=T(i)-ym  %计算误差
    E(i,j)=error;    %误差统计  
- i1 ^* x: j8 u8 M    delta3=error
    delta21=error*W31
4 [6 E: ]/ i4 I6 [0 e/ X    delta22=error*W32
    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
7 {2 W9 \! x8 _% t) f    %修改权值
    DW11=lr*delta1*k(i)
    DW21=lr*delta21*LB
    DW22=lr*delta22*LB
8 @. `" z9 I+ H! {% m: s* ]    DW31=lr*delta3*LC1
    DW32=lr*delta3*LC2
    Dtheta=lr*delta3;
* g3 F2 G! v  S6 y* K; Y/ t    W11=W11+DW11+mc*DW110
    W21=W21+DW21+mc*DW210
    W22=W22+DW22+mc*DW220
    W31=W31+DW31+mc*DW310
+ p1 a$ ^7 I) l% h5 O# O% |# u    W32=W32+DW32+mc*DW320
  V6 [1 Y3 j7 b5 Y    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
    DW110=DW11
/ T: J7 R6 W! D8 V5 Q    DW210=DW21
' K6 @. k) m8 @- I# d( N5 {    DW220=DW22
    DW310=DW31
    DW320=DW32
* a2 m( s' o* M  |  H# h1 N! Y1 l# U    Dtheta0=Dtheta
6 m: G0 |9 [" nend
if sumsqr(E(:,j))<error_goal
    disp('good')
' b6 c& O" V+ {# A( N4 [    x=input('x=')
    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
( a& z0 }6 \; f: T6 U, I0 w1 o    LC2=LB*W22;    %LC层输出
& |, W- t; r" z/ Z   
1 K" K) v. d. z; C2 R    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出
( s& ?5 l; Y) Q5 x    ym=LD-theta %网络输出值
break;
end
6 d; O$ B) j% c- }" S9 mend  
* \6 W$ A7 m9 u" o3 E$ b0 vYY=0;
    for i=1:length(k)
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)));   %LB层输出
( K" `! ~! L, B( [    LC1=LB*W21;           %LC层输出
1 M# G* f% K% ~! g    LC2=LB*W22;    %LC层输出
6 O7 v, U: E6 Q& Y' \' O1 Q. e4 c* T    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
    ym=LD-theta;   %网络输出值
3 R% q9 m2 N7 i% g$ v    YY=[YY,ym];
   
    end
0 J( g1 q) X( `0 [3 W     YY=YY(2:end);
$ l2 P8 `" {6 N    YY
5 G7 f5 ?: J( S/ |  f/ F, j1 r
. r( S: v+ B6 H7 t" @

杨帆

既然你诚信诚意的推荐了，那我就勉为其难的听听吧！
% f0 m3 g3 g! k5 N2 Y数学中国社区分享快乐！