[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 |倒序浏览

|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>
5 l3 _+ o& u: y4 E. p2 V# I( O, g#include <time.h>
* l) D, j: p' M6 Q. t& E\" O( q0 j#include <math.h>6 f: q8 g) O. V B
#include <stdlib.h>8 j4 B4 G) Q% B
#include <iostream>6 f0 s/ E) h% T' |
using namespace std;
) v8 p% |% w) ^6 i' M( p#define DATA 8001 p9 }# f2 B8 G1 {2 ^
#define IN 2
) _4 ^& J\" w [; Y#define OUT 1
' R) R1 V7 W0 f% K- |: W) q7 ~+ ^/ y#define NEURON 45
; j$ A) C1 _7 `#define TRAINC 20000+ L8 H' u1 `3 V
4 t8 j5 F7 W2 ]' X4 U! g
double Fx(double x)$ t: q, ]' P! j1 [\" H+ l2 J8 b
{! C' h! J Q3 K: P1 ?: j
return 1 / (1 + exp(-1 * x));& I: j6 }- A2 e4 V) H
}& G% Y6 Z3 Q( g: d4 B
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层+ s% g( W: \6 d- k! q9 E8 ^. K9 l
//样本输入\" R* f' z$ T* e
double La[DATA][IN];, M/ v, K3 d7 W( Z0 o a
//样本输出
5 H9 h6 x+ T3 X& r1 o: {double Lc[DATA][OUT];
\" J7 n2 R' ~* o5 i0 ~//La->Lb权重
( I! ^1 T8 E4 ^2 idouble Wab[NEURON][IN];8 R1 w3 [6 O! b3 K. a6 ~7 \/ e
//Lb->Lc权重# x4 r2 |, I5 e2 C9 A2 @
double Wbc[OUT][NEURON];$ v5 m$ i) }4 B4 i2 t8 {$ g
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
2 J3 ~- V1 p$ m/ | _double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];+ w7 o7 r6 a- u7 p/ B: t
% p# }' i& u$ w0 \( P9 s0 e+ v6 U
//Lb层输出' [+ N# _ S* f( y
double LbOut[NEURON]; Z\" X( x2 r7 m! E8 Z
//Lc层输出
& R; m3 @\" g5 wdouble LcOut[OUT];/ B1 U ^# U$ H
2 \( g- L: [% ~( i3 F- n//Lc层单元的一般化误差4 a5 r# R- H, z: g
double Dc[OUT];
3 s4 Z' p9 f/ n4 o//Lb层单元的一般化误差, e( t' ~. Y, h L- Z\" y
double Db[NEURON];
% w; R9 g6 v6 L& q% t$ U \" R* F/ n5 g+ Y1 ?7 @; h3 M3 L
//设置样本数据2 F2 {' i, m6 a) A: {2 v
void setSample(), h2 w6 ~+ K! M; k6 }* g a
{5 c8 I\" k9 U6 Z7 Q\" z
srand((unsigned)time(NULL));
( o* T5 e( S6 J7 [ F\" f\" @ ^( n int i, j;* u7 B1 Q0 A4 T
for (i = 0; i < DATA; i++)
& l9 @+ D m2 @7 V) B- u9 ?1 v3 X& { {
% x0 ^) x9 ~( A5 x2 P for (j = 0; j < IN; j++)+ |/ H6 u. O1 m: d U' D
{7 W) |- m4 o* j; K7 Z5 p8 }
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;7 D0 o P\" \% c4 Y
}0 @4 Y: A) v9 t0 Z/ P
. o& |* e% S7 j( r& q6 w; F# l for (j = 0; j < OUT; j++)
( w7 p7 v2 c$ Z! g( S Lc[j] = La[0] + La[1];) P1 f7 H# X2 s: x% m
}% b1 p( J4 V. W5 d5 X v# G
}
+ u: @$ ]. @! U/ j//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
* h0 b9 ^, E9 i9 @void initNet()
, c% ~5 z5 p5 w{
9 m7 E: d1 s, }. l+ T srand((unsigned)time(NULL));
\" x# U\" P2 P6 W& Z$ {% s1 } //两部分的权值设置随机值【-1,1】% v$ W9 |( a# q\" [* h
int i, j;
8 r6 g; K4 ]. D3 G, O8 g for (i = 0; i < NEURON; i++)6 H4 f j/ I. u( k\" t4 \2 y\" S
for (j = 0; j < IN; j++)
0 p1 D, a( M9 ~9 l& U. M {1 a9 r\" ?' ?8 n9 N N
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;$ D, K, f- x6 H8 a, D\" c
Wab[j] /= 20;; y5 q6 {& B0 K: b# } F5 f6 g4 n
}
) C% u8 S0 d8 D1 y0 l- U1 @
for (i = 0; i < OUT; i++)
5 `! h4 _4 y# }. c# R for (j = 0; j < NEURON; j++)
! C- v% t7 h2 ` {
; U4 m5 G+ U- b; e) f! O: g& R Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
* t: v) z1 D+ s+ F9 s6 X Wbc[j] /= 20;
' i# h2 n- e: @7 t) h }
& ]1 \\" s: _1 o
' f+ D# A6 y- O/ X$ s //找出每个向量最小最大值，并进行归一化: [/ `; [* i: v0 c; ]3 u
for (i = 0; i < IN; i++)
: Z- \6 ]1 b2 y# [4 P1 @ {
3 t$ i! d9 B9 y* X0 @+ G
: s2 C% y- h0 z* Q MinIn = MaxIn = La[0];% o! _) Z( \6 ?
for (j = 0; j < DATA; j++), Q8 J$ I$ A, M! v1 n
{1 I& s) A\" n% ]9 R9 x
if (MinIn > La[j])/ U/ H4 E. Y) n\" H8 K# B9 D
MinIn = La[j];
6 T4 Z# r+ q\" J4 K9 y. h if (MaxIn < La[j])
( s9 N6 o& L- q+ @' G! { MaxIn = La[j];
' D4 d6 C! U+ }2 I' S* ]4 d1 U' j( f }
5 K% g% S1 J3 }, W. L2 ^: B 7 x/ Q( P# [. O% s4 B2 M I# M
, s& g! b' _# R- p; a7 \ }
2 U% X3 V\" o: n2 ]6 D. o. Y( T) x ) [; V# ~9 `$ g1 d4 e) H4 K, A
for (i = 0; i < OUT; i++)
1 h$ d' ?% |6 k* D {1 w8 f* K9 r! s# m) a\" e( m
% g+ I! F6 l$ ]5 h6 u MinOut = MaxOut = Lc[0];
' L3 e8 L$ c; R) A! u+ g8 M( j; ? for (j = 0; j < DATA; j++)
$ m; j. I& a j' ~! u K {
: ~; b2 U\" ? g if (MinOut > Lc[j])
1 c- M( q( |6 ^, @8 } MinOut = Lc[j];1 w/ X8 u; m; p0 C% l0 { S
if (MaxOut < Lc[j])
0 y9 e. H) D; Y# Y MaxOut = Lc[j];
- j+ w2 ~9 h, S8 M/ s }7 G/ Y8 l# W$ ^ f3 S
9 j! c& y* X# }
}
) Q+ Z% x; c3 D+ @9 H + q8 N+ i* K+ K\" j, [9 O B( L1 }
//归一化4 M9 k4 ]/ ?' v; K# u1 Y
for (i = 0; i < IN; i++)
* r+ t5 a\" i5 g0 ^# \- X- o for (j = 0; j < DATA; j++)9 R& l. P. V2 `# d8 P! E5 J( M
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
3 s- ?9 |) W$ s+ Z
& T6 k1 V8 s6 X+ q+ e7 w' W
, V) G# t- ]! `( r ~; b4 e for (i = 0; i < OUT; i++)
& {. w\" h; f; C0 H' c4 U& J; e* @ for (j = 0; j < DATA; j++)- m7 L! B. `- c- O+ G
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
( l6 `& r6 S2 \- F0 s+ F \" c# O5 V) A! L9 I
1 U! {9 N6 o' n9 G& U
* t6 `/ a) D2 ?3 ~7 Q) N* M' G
} C- \# i, w3 O' }. f
void getActiveVal(int dataIndex)) Z0 O& Y2 S* Z1 R& b9 C5 k
{
. o% X+ O' ?9 T/ s! ? int i, j;
/ E1 W* l t. V( @. L double sum;% n# ~5 X W* ~+ H% `( X9 z
for (i = 0; i < NEURON; i++)\" s8 u+ f/ `1 z& t2 T- k
{5 {6 t4 F2 }$ Y% h; `
sum = 0;
9 W: h3 q( y( h6 ?8 h, _# e5 D for (j = 0; j < IN; j++)% L. M& ?+ M6 _
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
0 u6 B( J/ o\" U: v( V
7 f+ t5 `6 N% K' [% | LbOut = Fx(sum);$ B. c\" ~9 [. y1 y8 `0 e6 ^0 y$ F
) A: M8 q2 V# p }( m( S3 f2 B$ B) d# r* B/ r
/ M% o1 {\" Y6 ]) b& `\" d
for (i = 0; i < OUT; i++)
/ A% W$ J0 W) `( k/ B, F) U {
. S8 ~6 t2 n+ x& Y sum = 0;
! ?( r [5 X' `0 A$ R for (j = 0; j < NEURON; j++)
8 C9 ` s8 ?* Z+ A/ ?7 j sum += Wbc[j] * LbOut[j];
/ x+ {& d: E+ V& F
\" G$ i' E* j( B4 h- i LcOut = Fx(sum);5 @9 x w, j( D\" c3 n\" L
}
9 M. x- C7 b: Y& P& E}, e: y# q% m' W1 u. d* F
void backUp(int dataIndex)
! c( b; x6 ^ V; J# t\" ~# r, i{* e4 L* b- ~2 |\" e& J: W! r1 L ?
int i, j;6 s* y\" s\" l2 b0 r\" `
double sum = 0;. A\" i# w) E* _. A) B; r
//Lc层单元的一般化误差, `# R3 F2 D0 ^* ?
for (i = 0; i < OUT; i++)3 j\" T/ S4 j' G2 ]$ X
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 a1 y. T* J% U; N- q
, S( e4 [4 [3 v8 B1 E# e% U1 }; ?5 d //Lb层单元的一般化误差
( ?9 K1 H$ N3 i6 o, L9 d+ n for (i = 0; i < NEURON; i++)
0 R+ [3 I1 T6 K\" |; Y {0 `) F: u/ J: G. r
sum = 0;' @- v8 k& q' w( |# Z' ?
for (j = 0; j < OUT; j++): |+ @% W. f/ c, C/ I7 n- G
{
6 t- E! t5 J1 q' C+ w9 ~3 y1 k+ e sum += Wbc[j] * Dc[j];: x0 d3 Y+ [; Y) |6 I
}3 j) e: x) ^8 o( {& a) ~
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;8 h9 U: D* i0 d7 m* z; }
}8 m6 R( t4 |* ]. ?
. f* }# [& @2 f4 u: L double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
- w$ J, P( O# E: f( h) M 5 O; w; q( M- n8 W9 S6 n1 J
for (i = 0; i < OUT; i++); D1 G! a5 m) ?/ d6 D/ d
for (j = 0; j < NEURON; j++)
# U5 d5 [9 I4 w- {3 Q' H( f Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;- D5 Q. R; T7 U6 q4 i! U8 R* ]
( Z) R5 ?$ F* t% B for (i = 0; i < NEURON; i++)0 {0 w' I3 M$ i/ ?7 k+ b* v
for (j = 0; j < IN; j++)
( I6 a( k% I/ Z# R9 K& p Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];# A4 R' Z( M9 _: d' h) e
6 o& @/ \. C0 n, O L
1 R/ [8 _3 h3 `, C* ^3 k6 [0 r
u4 y4 v7 w3 }' \8 |0 F0 l}4 Y+ E$ t+ u# s( V0 D4 I\" W
' T1 V0 @4 ]0 s5 P
double result(double d1, double d2)3 |, v& O2 N5 `/ r3 L
{
0 @ R6 y\" c$ W6 C/ e. S7 G* M3 A int i, j;0 z3 i# w: Z: M! K/ }\" r
double sum;9 _( G' I! ^9 E t1 u% x J5 U5 I
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
0 n\" s- g: T! W d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 R% I1 Z; B( Z, F
) U9 h* W K! f7 E: ]
for (i = 0; i < NEURON; i++)3 j) P. ~\" Z0 X7 K/ S8 W
{
+ h$ M. i3 L, F sum = 0;
% _/ a& X# k9 h/ q p7 | sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
2 P& v- o9 r, }$ }4 k0 | LbOut= Fx(sum);
; Y5 F# R5 [: ?1 ~- H }
4 W/ g3 t& Y6 ]. m
2 @. H! ]: ]% K0 | h1 }\" @/ } sum = 0;$ }$ I4 |( S/ a9 L
for (j = 0; j < NEURON; j++)\" X\" V0 N* K6 g9 F
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];/ q; Y Z/ u7 N+ j
& ^9 c% N- f& ~4 @+ G0 F6 ?\" O
LcOut[0] = Fx(sum);: U6 x8 P( d- c
\" W8 O& z1 w1 w- r k9 {1 |, K
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;9 T: k$ q0 {5 G* [ I: c( o
|% R$ v4 N- e; ^+ ~
, q& Y3 C1 E, t, S; g' {
}
0 }* @: p v4 J! a\" t% U2 hvoid train()
% p( Y! a, v+ u# r- \\" }{
5 P& [& }1 Y5 ? int i, j, no = 0;
$ e% j0 {2 p* U3 v9 j0 V+ P double e = 0;
* g9 @6 b d- {1 W$ r2 y do{3 R1 I3 q9 n: J5 u% {
e = 0;
' m+ K9 B8 N1 B7 S | n for (i = 0; i < DATA; i++) f! H5 [' u: V, l0 I1 z8 }
{\" Z, ?% J3 s# ]\" y: }2 u
getActiveVal(i);
8 x0 P\" W! ?1 o4 A5 W% V5 L backUp(i);
8 i( X# a/ i, u2 a. G e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);/ \( Q) @6 t0 S; K. Z/ V1 Z
}
. E* R4 B1 f4 A }& g( P4 b/ A 1 ~$ D: `! k1 T |6 D
cout << no << " " << e << endl;
. S/ f1 J: j. E7 S* u no++;
( L& f( h6 X# D8 u } while (no < 1000);* X! Y! x# U! Z9 y U
4 s. W% u2 D' }\" J
3 h0 ^: O* j+ g\" T$ m2 n
}
, |& F8 N3 Q, U5 `2 a . T( M* ?4 a4 [ K8 y
void main(int argc, char const *argv[])0 e& K5 J0 N: V. F- O G
{
: p8 q& H- E\" ]& g* R- @ ; B\" `/ W; B1 g- }! g
setSample(); D0 K! O9 w\" s2 o7 ~
initNet();/ `6 W4 m: l$ F( t2 i
train();6 P: ~7 b\" H0 z( G) ]. P
double a, b;4 d1 F* s( I# B3 S3 e% j: b
while (1)
* {7 P2 ~6 Z\" e {
4 j; H' }& S* ?- S cout << "print two numbers" << endl;' E, o3 e' P5 T
cin >> a >> b;1 {$ h2 f% M/ R
cout << "result:" << result(a, b) << endl;. g k% V; M, f3 E3 b\" T
}
# F/ _. h\" ]+ h( P# J5 ^
$ Z5 f( R1 }! ~}

#include <stdio.h> 
5 l3 _+ o& u: y4 E. p2 V# I( O, g#include <time.h> 
* l) D, j: p' M6 Q. t& E\" O( q0 j#include <math.h>6 f: q8 g) O. V  B 
#include <stdlib.h>8 j4 B4 G) Q% B 
#include <iostream>6 f0 s/ E) h% T' | 
using namespace std; 
) v8 p% |% w) ^6 i' M( p#define DATA  8001 p9 }# f2 B8 G1 {2 ^ 
#define IN 2 
) _4 ^& J\" w  [; Y#define OUT 1 
' R) R1 V7 W0 f% K- |: W) q7 ~+ ^/ y#define NEURON 45 
; j$ A) C1 _7 `#define TRAINC 20000+ L8 H' u1 `3 V 
 4 t8 j5 F7 W2 ]' X4 U! g 
double Fx(double x)$ t: q, ]' P! j1 [\" H+ l2 J8 b 
{! C' h! J  Q3 K: P1 ?: j 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));& I: j6 }- A2 e4 V) H 
}& G% Y6 Z3 Q( g: d4 B 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层+ s% g( W: \6 d- k! q9 E8 ^. K9 l 
//样本输入\" R* f' z$ T* e 
double La[DATA][IN];, M/ v, K3 d7 W( Z0 o  a 
//样本输出 
5 H9 h6 x+ T3 X& r1 o: {double Lc[DATA][OUT]; 
\" J7 n2 R' ~* o5 i0 ~//La->Lb权重 
( I! ^1 T8 E4 ^2 idouble Wab[NEURON][IN];8 R1 w3 [6 O! b3 K. a6 ~7 \/ e 
//Lb->Lc权重# x4 r2 |, I5 e2 C9 A2 @ 
double Wbc[OUT][NEURON];$ v5 m$ i) }4 B4 i2 t8 {$ g 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
2 J3 ~- V1 p$ m/ |  _double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];+ w7 o7 r6 a- u7 p/ B: t 
 % p# }' i& u$ w0 \( P9 s0 e+ v6 U 
//Lb层输出' [+ N# _  S* f( y 
double LbOut[NEURON];  Z\" X( x2 r7 m! E8 Z 
//Lc层输出 
& R; m3 @\" g5 wdouble LcOut[OUT];/ B1 U  ^# U$ H 
 
2 \( g- L: [% ~( i3 F- n//Lc层单元的一般化误差4 a5 r# R- H, z: g 
double Dc[OUT]; 
3 s4 Z' p9 f/ n4 o//Lb层单元的一般化误差, e( t' ~. Y, h  L- Z\" y 
double Db[NEURON]; 
% w; R9 g6 v6 L& q% t$ U \" R* F/ n5 g+ Y1 ?7 @; h3 M3 L 
//设置样本数据2 F2 {' i, m6 a) A: {2 v 
void setSample(), h2 w6 ~+ K! M; k6 }* g  a 
{5 c8 I\" k9 U6 Z7 Q\" z 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
( o* T5 e( S6 J7 [  F\" f\" @  ^( n    int i, j;* u7 B1 Q0 A4 T 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
& l9 @+ D  m2 @7 V) B- u9 ?1 v3 X& {    { 
% x0 ^) x9 ~( A5 x2 P        for (j = 0; j < IN; j++)+ |/ H6 u. O1 m: d  U' D 
        {7 W) |- m4 o* j; K7 Z5 p8 } 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;7 D0 o  P\" \% c4 Y 
        }0 @4 Y: A) v9 t0 Z/ P 
 
. o& |* e% S7 j( r& q6 w; F# l        for (j = 0; j < OUT; j++) 
( w7 p7 v2 c$ Z! g( S            Lc[j] = La[0] + La[1];) P1 f7 H# X2 s: x% m 
    }% b1 p( J4 V. W5 d5 X  v# G 
} 
+ u: @$ ]. @! U/ j//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
* h0 b9 ^, E9 i9 @void initNet() 
, c% ~5 z5 p5 w{ 
9 m7 E: d1 s, }. l+ T    srand((unsigned)time(NULL)); 
\" x# U\" P2 P6 W& Z$ {% s1 }    //两部分的权值设置随机值【-1,1】% v$ W9 |( a# q\" [* h 
    int i, j; 
8 r6 g; K4 ]. D3 G, O8 g    for (i = 0; i < NEURON; i++)6 H4 f  j/ I. u( k\" t4 \2 y\" S 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
0 p1 D, a( M9 ~9 l& U. M        {1 a9 r\" ?' ?8 n9 N  N 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;$ D, K, f- x6 H8 a, D\" c 
            Wab[j] /= 20;; y5 q6 {& B0 K: b# }  F5 f6 g4 n 
        } 
% m, i  v% P* `, y  a  z\" T0 \3 R ) C% u8 S0 d8 D1 y0 l- U1 @ 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 `! h4 _4 y# }. c# R        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
! C- v% t7 h2 `        { 
; U4 m5 G+ U- b; e) f! O: g& R            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
* t: v) z1 D+ s+ F9 s6 X            Wbc[j] /= 20; 
' i# h2 n- e: @7 t) h        } 
& ]1 \\" s: _1 o      
' f+ D# A6 y- O/ X$ s    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化: [/ `; [* i: v0 c; ]3 u 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
: Z- \6 ]1 b2 y# [4 P1 @    { 
3 t$ i! d9 B9 y* X0 @+ G          
: s2 C% y- h0 z* Q        MinIn = MaxIn = La[0];% o! _) Z( \6 ? 
        for (j = 0; j < DATA; j++), Q8 J$ I$ A, M! v1 n 
        {1 I& s) A\" n% ]9 R9 x 
            if (MinIn > La[j])/ U/ H4 E. Y) n\" H8 K# B9 D 
                MinIn = La[j]; 
6 T4 Z# r+ q\" J4 K9 y. h            if (MaxIn < La[j]) 
( s9 N6 o& L- q+ @' G! {                MaxIn = La[j]; 
' D4 d6 C! U+ }2 I' S* ]4 d1 U' j( f        } 
5 K% g% S1 J3 }, W. L2 ^: B     7 x/ Q( P# [. O% s4 B2 M  I# M 
          
, s& g! b' _# R- p; a7 \    } 
2 U% X3 V\" o: n2 ]6 D. o. Y( T) x ) [; V# ~9 `$ g1 d4 e) H4 K, A 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
1 h$ d' ?% |6 k* D    {1 w8 f* K9 r! s# m) a\" e( m 
          
% g+ I! F6 l$ ]5 h6 u        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
' L3 e8 L$ c; R) A! u+ g8 M( j; ?        for (j = 0; j < DATA; j++) 
$ m; j. I& a  j' ~! u  K        { 
: ~; b2 U\" ?  g            if (MinOut > Lc[j]) 
1 c- M( q( |6 ^, @8 }                MinOut = Lc[j];1 w/ X8 u; m; p0 C% l0 {  S 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
0 y9 e. H) D; Y# Y                MaxOut = Lc[j]; 
- j+ w2 ~9 h, S8 M/ s        }7 G/ Y8 l# W$ ^  f3 S 
 9 j! c& y* X# } 
    } 
) Q+ Z% x; c3 D+ @9 H + q8 N+ i* K+ K\" j, [9 O  B( L1 } 
    //归一化4 M9 k4 ]/ ?' v; K# u1 Y 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
* r+ t5 a\" i5 g0 ^# \- X- o        for (j = 0; j < DATA; j++)9 R& l. P. V2 `# d8 P! E5 J( M 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
3 s- ?9 |) W$ s+ Z             
& T6 k1 V8 s6 X+ q+ e7 w' W 
, V) G# t- ]! `( r  ~; b4 e    for (i = 0; i < OUT; i++) 
& {. w\" h; f; C0 H' c4 U& J; e* @        for (j = 0; j < DATA; j++)- m7 L! B. `- c- O+ G 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
( l6 `& r6 S2 \- F0 s+ F         \" c# O5 V) A! L9 I 
             1 U! {9 N6 o' n9 G& U 
 * t6 `/ a) D2 ?3 ~7 Q) N* M' G 
}  C- \# i, w3 O' }. f 
void getActiveVal(int dataIndex)) Z0 O& Y2 S* Z1 R& b9 C5 k 
{ 
. o% X+ O' ?9 T/ s! ?    int i, j; 
/ E1 W* l  t. V( @. L    double sum;% n# ~5 X  W* ~+ H% `( X9 z 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)\" s8 u+ f/ `1 z& t2 T- k 
    {5 {6 t4 F2 }$ Y% h; ` 
        sum = 0; 
9 W: h3 q( y( h6 ?8 h, _# e5 D        for (j = 0; j < IN; j++)% L. M& ?+ M6 _ 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
0 u6 B( J/ o\" U: v( V          
7 f+ t5 `6 N% K' [% |        LbOut = Fx(sum);$ B. c\" ~9 [. y1 y8 `0 e6 ^0 y$ F 
 
) A: M8 q2 V# p    }( m( S3 f2 B$ B) d# r* B/ r 
 / M% o1 {\" Y6 ]) b& `\" d 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
/ A% W$ J0 W) `( k/ B, F) U    { 
. S8 ~6 t2 n+ x& Y        sum = 0; 
! ?( r  [5 X' `0 A$ R        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
8 C9 `  s8 ?* Z+ A/ ?7 j            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
/ x+ {& d: E+ V& F          
\" G$ i' E* j( B4 h- i        LcOut = Fx(sum);5 @9 x  w, j( D\" c3 n\" L 
    } 
9 M. x- C7 b: Y& P& E}, e: y# q% m' W1 u. d* F 
void backUp(int dataIndex) 
! c( b; x6 ^  V; J# t\" ~# r, i{* e4 L* b- ~2 |\" e& J: W! r1 L  ? 
    int i, j;6 s* y\" s\" l2 b0 r\" ` 
    double sum = 0;. A\" i# w) E* _. A) B; r 
    //Lc层单元的一般化误差, `# R3 F2 D0 ^* ? 
    for (i = 0; i < OUT; i++)3 j\" T/ S4 j' G2 ]$ X 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);0 a1 y. T* J% U; N- q 
 
, S( e4 [4 [3 v8 B1 E# e% U1 }; ?5 d    //Lb层单元的一般化误差 
( ?9 K1 H$ N3 i6 o, L9 d+ n    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
0 R+ [3 I1 T6 K\" |; Y    {0 `) F: u/ J: G. r 
        sum = 0;' @- v8 k& q' w( |# Z' ? 
        for (j = 0; j < OUT; j++): |+ @% W. f/ c, C/ I7 n- G 
        { 
6 t- E! t5 J1 q' C+ w9 ~3 y1 k+ e            sum += Wbc[j] * Dc[j];: x0 d3 Y+ [; Y) |6 I 
        }3 j) e: x) ^8 o( {& a) ~ 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;8 h9 U: D* i0 d7 m* z; } 
    }8 m6 R( t4 |* ]. ? 
 
. f* }# [& @2 f4 u: L    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
- w$ J, P( O# E: f( h) M 5 O; w; q( M- n8 W9 S6 n1 J 
    for (i = 0; i < OUT; i++); D1 G! a5 m) ?/ d6 D/ d 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
# U5 d5 [9 I4 w- {3 Q' H( f            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;- D5 Q. R; T7 U6 q4 i! U8 R* ] 
 
( Z) R5 ?$ F* t% B    for (i = 0; i < NEURON; i++)0 {0 w' I3 M$ i/ ?7 k+ b* v 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
( I6 a( k% I/ Z# R9 K& p            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];# A4 R' Z( M9 _: d' h) e 
 6 o& @/ \. C0 n, O  L 
     1 R/ [8 _3 h3 `, C* ^3 k6 [0 r 
      
  u4 y4 v7 w3 }' \8 |0 F0 l}4 Y+ E$ t+ u# s( V0 D4 I\" W 
 ' T1 V0 @4 ]0 s5 P 
double result(double d1, double d2)3 |, v& O2 N5 `/ r3 L 
{ 
0 @  R6 y\" c$ W6 C/ e. S7 G* M3 A    int i, j;0 z3 i# w: Z: M! K/ }\" r 
    double sum;9 _( G' I! ^9 E  t1 u% x  J5 U5 I 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
0 n\" s- g: T! W    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 R% I1 Z; B( Z, F 
 ) U9 h* W  K! f7 E: ] 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)3 j) P. ~\" Z0 X7 K/ S8 W 
    { 
+ h$ M. i3 L, F        sum = 0;          
% _/ a& X# k9 h/ q  p7 |        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
2 P& v- o9 r, }$ }4 k0 |        LbOut= Fx(sum); 
; Y5 F# R5 [: ?1 ~- H    } 
4 W/ g3 t& Y6 ]. m 
2 @. H! ]: ]% K0 |  h1 }\" @/ }    sum = 0;$ }$ I4 |( S/ a9 L 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)\" X\" V0 N* K6 g9 F 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];/ q; Y  Z/ u7 N+ j 
     & ^9 c% N- f& ~4 @+ G0 F6 ?\" O 
    LcOut[0] = Fx(sum);: U6 x8 P( d- c 
     \" W8 O& z1 w1 w- r  k9 {1 |, K 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;9 T: k$ q0 {5 G* [  I: c( o 
   |% R$ v4 N- e; ^+ ~ 
 , q& Y3 C1 E, t, S; g' { 
} 
0 }* @: p  v4 J! a\" t% U2 hvoid train() 
% p( Y! a, v+ u# r- \\" }{ 
5 P& [& }1 Y5 ?    int i, j, no = 0; 
$ e% j0 {2 p* U3 v9 j0 V+ P    double e = 0; 
* g9 @6 b  d- {1 W$ r2 y    do{3 R1 I3 q9 n: J5 u% { 
        e = 0; 
' m+ K9 B8 N1 B7 S  |  n        for (i = 0; i < DATA; i++)  f! H5 [' u: V, l0 I1 z8 } 
        {\" Z, ?% J3 s# ]\" y: }2 u 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
8 x0 P\" W! ?1 o4 A5 W% V5 L            backUp(i); 
8 i( X# a/ i, u2 a. G            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);/ \( Q) @6 t0 S; K. Z/ V1 Z 
        } 
. E* R4 B1 f4 A  }& g( P4 b/ A         1 ~$ D: `! k1 T  |6 D 
        cout << no << " " << e << endl; 
. S/ f1 J: j. E7 S* u        no++; 
( L& f( h6 X# D8 u    } while (no < 1000);* X! Y! x# U! Z9 y  U 
 4 s. W% u2 D' }\" J 
 3 h0 ^: O* j+ g\" T$ m2 n 
} 
, |& F8 N3 Q, U5 `2 a . T( M* ?4 a4 [  K8 y 
void  main(int argc, char const *argv[])0 e& K5 J0 N: V. F- O  G 
{ 
: p8 q& H- E\" ]& g* R- @     ; B\" `/ W; B1 g- }! g 
    setSample();  D0 K! O9 w\" s2 o7 ~ 
    initNet();/ `6 W4 m: l$ F( t2 i 
    train();6 P: ~7 b\" H0 z( G) ]. P 
    double a, b;4 d1 F* s( I# B3 S3 e% j: b 
    while (1) 
* {7 P2 ~6 Z\" e    { 
4 j; H' }& S* ?- S        cout << "print two numbers" << endl;' E, o3 e' P5 T 
        cin >> a >> b;1 {$ h2 f% M/ R 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl;. g  k% V; M, f3 E3 b\" T 
    } 
# F/ _. h\" ]+ h( P# J5 ^      
$ M* l2 r. z\" |. @5 c+ K# D- `1 @' R4 |      
$ Z5 f( R1 }! ~}

. A. h' x+ r4 t3 G+ \9 G/ o2 p) _1 ]6 k# {1 o

zan