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
4 M" I5 k: O4 }2 B: b求高手解答！！！
0 {6 O9 ], F1 Y( U3 K3 v3 e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。
* H( ]2 g* w8 j4 X. x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
& @- Z9 L0 B+ j8 G1 d8 o7 sclear
k=[1,2,3,4,5];%输入
for i=1:length(k)
    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
end
; e% N6 V6 ~7 H' [4 _# [2 Merror_goal=0.01;%目标误差
max_epoch=200;%最大训练次数
lr=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
$ `" e, z3 w1 c5 bW11=rands(1);%权值初始化
W2=rands(2,1);
[W3,theta]=rands(1,2)
W21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;
    DW110=0;
9 M+ @$ N) w/ H9 z1 M& E% X1 d    DW210=0;
( {* K6 t7 |- C7 j    DW220=0;
: V0 d3 h% ?/ y# Y" t    DW310=0;
9 c1 A9 U& a2 A' Z    DW320=0;
: Q7 \5 j: {1 T5 p' e( L    Dtheta0=0;
0 K/ d) z5 R7 z' K( ^    mc=0.5;
%% 循环迭代
8 {8 e' H0 i/ I5 K) v4 i for j=1:max_epoch
  }; i) a1 N  T7 f    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
for i=1:length(k)
   
& R& u" B/ J! m   %% 网络输出计算
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)))   %LB层输出 sigmod函数
: F# W" `. m* R# _    LC1=LB*W21          %LC层输出 线性函数
    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
" V3 _! Q( m3 b9 k" k" ~6 I! C3 q    ym=LD-theta   %网络输出值
        
   
2 I! e5 e; B7 f( T: `, y0 _    %% 权值修正
( n$ k$ k  D& O5 B    error=T(i)-ym  %计算误差
1 n, S6 ~  q5 P* H5 ]/ U    E(i,j)=error;    %误差统计  
    delta3=error
    delta21=error*W31
    delta22=error*W32
* p: N% y$ H: f0 Z# U. b    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
    %修改权值
    DW11=lr*delta1*k(i)
0 k8 u/ Q7 n& E) v% S    DW21=lr*delta21*LB
    DW22=lr*delta22*LB
    DW31=lr*delta3*LC1
    DW32=lr*delta3*LC2
    Dtheta=lr*delta3;
, `1 w( `9 J* q: T7 J* S# K( F5 A    W11=W11+DW11+mc*DW110
    W21=W21+DW21+mc*DW210
    W22=W22+DW22+mc*DW220
    W31=W31+DW31+mc*DW310
    W32=W32+DW32+mc*DW320
    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
7 O! Y# P3 o- f  }  _3 R    DW110=DW11
    DW210=DW21
8 }6 Y% a' P0 d. _    DW220=DW22
    DW310=DW31
    DW320=DW32
    Dtheta0=Dtheta
end
; |9 F5 z1 u2 I* u+ p, tif sumsqr(E(:,j))<error_goal
4 M6 t9 l% N; Z, h  i; A# x    disp('good')
. u9 r+ \+ W7 b3 @1 j    x=input('x=')
+ \; @1 s8 ]4 w/ U$ }  L    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
7 [( l, l) G/ r3 a2 L, ^/ F5 F' U    LC1=LB*W21;           %LC层输出
    LC2=LB*W22;    %LC层输出
   
    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出
    ym=LD-theta %网络输出值
1 T8 N3 N. u2 g7 ibreak;
end
end  
YY=0;
    for i=1:length(k)
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
    LC2=LB*W22;    %LC层输出
' X) q9 s3 X1 V$ A$ Q    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
+ O' ^6 H7 n: \' P5 d; }7 A) o# e    ym=LD-theta;   %网络输出值
    YY=[YY,ym];
. ?; Q- ^* U0 N" U" g& d" i   
    end
9 ~: Y; A. B4 h1 {6 w' W/ a     YY=YY(2:end);
    YY
0 l' X& Q3 Z. g( @
! y; r! C+ E. ~7 B# l7 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！
数学中国社区分享快乐！