[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>
$ V s* j q. }5 ?4 \#include <time.h>
) ^& U6 p, l* I0 M\" N* m#include <math.h>
7 V6 {- C, h8 I9 d2 k) o#include <stdlib.h>
- K3 _7 J4 L0 n#include <iostream>
9 Z' {+ t& a$ H1 i! t0 {' Cusing namespace std;- f4 H6 G A1 A/ [( A, |
#define DATA 800# g' H5 M% U* w! y
#define IN 2
0 V, J+ l7 g+ q: l0 }#define OUT 1' y( h( Y* o6 i. D
#define NEURON 45
! X2 c' q8 }% W6 i6 g/ w% Z#define TRAINC 20000/ g8 v+ _\" T3 _
( ]7 e3 u ]5 x# [$ i
double Fx(double x)$ ~0 {& e: [; T4 s\" `/ G
{
, N# c5 c) h- G, o2 @ return 1 / (1 + exp(-1 * x));
9 t$ @' U- @: [6 g! B6 H}: K6 y& D1 _1 C7 G8 _
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
) R1 T7 e3 F( Q. B//样本输入 F1 ]; I- s* |4 B+ G8 V
double La[DATA][IN];
/ ?) j4 C3 `3 D//样本输出
) W1 ^# D6 C+ Q+ {9 d6 Vdouble Lc[DATA][OUT];! u: Y$ @. h% w8 }* y
//La->Lb权重4 ^9 ?* ]+ A. f( b) q- S' U% v& \
double Wab[NEURON][IN];
$ \0 V: H/ `/ Y8 Q1 ]% J! f0 p) t% Z//Lb->Lc权重. w6 o! b8 i3 _5 f) t
double Wbc[OUT][NEURON];
5 Z K6 N% P$ S' f# w# V5 u//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
& X3 ]) }, U/ J8 g v* h; Vdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
3 a. G; ]( m5 r3 u3 { 3 S- x: {; a& S1 T# m3 }, e
//Lb层输出
( C, a6 ?9 Z& p: idouble LbOut[NEURON];
J9 V& ` }6 A2 P- c//Lc层输出
5 m2 x* L- a% Ddouble LcOut[OUT];
9 U9 R* i9 S# z1 D F1 i
C- O+ l$ s! y8 Y//Lc层单元的一般化误差
6 p/ A* g! s6 y+ Idouble Dc[OUT];% q: B, h9 w0 H\" ^
//Lb层单元的一般化误差
) O A# y2 [% a* p, z; Pdouble Db[NEURON];
& |. |1 z9 }& R6 ]2 ~) ?# C
/ \1 B/ g7 g5 k. \ S7 e//设置样本数据
\" V; U) N( Q* s2 s p8 Zvoid setSample()7 E2 Z9 y) G4 q1 z' A\" }9 J\" x
{
, A9 T2 L6 h& r& H+ ~: f! n srand((unsigned)time(NULL));& H, B4 f7 Z/ t: \5 U+ h
int i, j;, V) j e L3 ~7 G1 n! f
for (i = 0; i < DATA; i++)* ~- O: t4 K$ c' T1 Q% ^/ D
{8 f+ M3 ]$ b; r& t
for (j = 0; j < IN; j++)
) O+ u+ d3 ]$ W+ d4 [1 M0 m s0 m3 y {
1 g2 V0 l& b6 W1 h3 c5 c La[j] = rand() % 1000 / 10.0;/ r( e( \6 n# h& ^% ]
}
$ B7 a# u; G8 b, @ / s) V# T3 d/ T& b
for (j = 0; j < OUT; j++)4 E1 r3 Z: Z* M+ {\" o
Lc[j] = La[0] + La[1]; z: X* H* H5 D# n
}1 S7 m9 w+ e. t\" N8 \ ~
}
f$ R$ _/ G7 r6 ^, b# m//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）$ {8 @3 o& n& q+ N
void initNet()
# Y# e+ `* Y0 l$ v1 G3 r7 F- r- Z{ q- E: V5 D3 ] d5 c) e! K
srand((unsigned)time(NULL));
; N0 M4 ]# G/ w5 b: q1 A //两部分的权值设置随机值【-1,1】2 `3 U1 ]+ n) B2 S\" i+ _0 E\" Y3 _
int i, j;
6 S3 j) c0 m8 Z. b0 ~ for (i = 0; i < NEURON; i++)) V8 A0 J7 B6 X, W9 v
for (j = 0; j < IN; j++)1 I\" ~! R1 T* O6 O, I
{
1 [! h. f3 n/ g: Z Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;& m: x( \: K, \& X
Wab[j] /= 20;
( G7 b* |. D' P# K( }' Q. b1 o }
4 n4 A e& I6 q7 m4 ]- K ' n3 m0 [) e& [( M7 G. X
for (i = 0; i < OUT; i++)
; _8 G0 R7 h! K9 J7 @8 K for (j = 0; j < NEURON; j++)/ V6 f F! _) V
{
; ?% T\" g+ o T: ^ Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;* c9 P& S3 _- h0 {4 |
Wbc[j] /= 20;\" t* Q- B\" W l2 n5 e
}
o3 J9 e8 ^( O7 ~4 W# s : Y5 D4 ~7 P9 [4 A- V
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化! Q\" w3 L0 D5 {5 U4 D
for (i = 0; i < IN; i++)
; W o, [5 C- P( \& w. w1 E6 S {
/ Z/ K2 k+ |- x& u
6 w3 ]( D$ v7 i V; \ MinIn = MaxIn = La[0];* u3 i, a' l+ v/ J8 F8 Y+ I
for (j = 0; j < DATA; j++)/ }& ?8 w; q8 p6 ~; ?
{0 c' m4 a# l: }; {, c
if (MinIn > La[j])) F3 g7 H3 @$ _# c6 d9 z
MinIn = La[j];2 F3 x( B& S3 @
if (MaxIn < La[j])* @: g9 E& o$ W2 ^0 S2 \
MaxIn = La[j];
. F& t4 V' Z; i0 n4 Y: ]# |/ v }
. D0 D8 J. R1 N5 e. f+ z\" ^ 0 S |! p! V U0 j; b$ K/ X- g8 b
, w# U4 B0 N5 ?7 C
}7 E9 L, w9 t. ?9 v5 S
, R8 c8 t6 z4 C5 E* P$ B: b
for (i = 0; i < OUT; i++)& e- u- ] U7 ?* P B) x0 c6 V1 m7 v
{4 C( r\" [: U2 H+ ~0 @: F) A1 h8 k
0 ]: l( c% N2 V* Q5 k0 c
MinOut = MaxOut = Lc[0];: B) }% M! ~) P
for (j = 0; j < DATA; j++)/ Z I; g8 B# b0 _
{7 Z; k( U2 c/ S! l( b2 k) v
if (MinOut > Lc[j])
% @% A3 S0 I- H) O+ o4 Z MinOut = Lc[j];; s8 M- T3 c0 w+ N0 v, {
if (MaxOut < Lc[j])
4 y- R( S1 e% }: J2 I- T MaxOut = Lc[j];
+ D4 s* j7 ?; w$ {3 C }8 Z) m5 \2 S+ H/ f8 K, Z' U& c. z
/ n: C) T2 P+ q\" u5 { }
8 s# l0 ^& p% [. V' [
5 C7 X/ o1 B8 Q) ?$ o //归一化
' n& k2 l% d' R6 \ N for (i = 0; i < IN; i++)\" a o\" g; ?: O$ [& r2 [
for (j = 0; j < DATA; j++)5 a% R7 Y Y2 h+ e' m! p
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& T/ {0 J1 G. _7 Y2 D8 C
\" V+ s& B4 H7 G5 n\" W
# p# H4 P/ }- p3 ^4 ]. X0 {1 K7 `
for (i = 0; i < OUT; i++)
C- y3 j, j8 j' p3 c7 f for (j = 0; j < DATA; j++)\" Q7 q! k, k' F+ F/ t
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
3 `5 t* L: U* P8 E
& x) n8 N: h( S& ~) l) d
3 ^) D% |# Y/ }/ }9 r\" d
9 [8 i7 `2 L9 R6 Y) X, k0 a- Z! ^$ m}) ]& f/ {6 A3 v- x. E; b& G
void getActiveVal(int dataIndex)! e' a\" B4 F+ |( S0 L6 z, J8 w! q
{
\" F0 A5 Q\" ^4 A0 B0 g) d1 t/ p int i, j;
# |! _6 X: @; t0 x double sum;1 J8 d3 M\" Z2 m6 f7 [7 N
for (i = 0; i < NEURON; i++)
- Z$ O# u& c& p/ ?' G {
+ \9 f, z' {1 W8 Y# E9 K; u sum = 0;
3 w' `2 ]0 `4 T& z9 p8 [1 s' E for (j = 0; j < IN; j++)
2 M: R$ U7 {: S1 x# M sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];\" `& I$ P6 \( z$ F* |; w) |
: _( }. @. }( s/ C$ E/ [( b, S LbOut = Fx(sum);! o6 E\" `$ y% N( M4 R4 p+ N+ K
1 [# S$ s% |/ J/ @7 S) j& a9 j! i }, V+ _5 h; w0 L2 p\" P& x5 K3 C
: T( B+ n+ y4 P\" D4 s; B
for (i = 0; i < OUT; i++)4 X; Q2 C) W* ]0 ?, J
{
# v5 G7 C* Y, a, ? sum = 0;
& \( |8 h6 O5 B: x for (j = 0; j < NEURON; j++)
+ Y\" B+ i K b0 q. b sum += Wbc[j] * LbOut[j];4 g3 Y6 P: @# h7 C2 L
- f8 O/ z8 C, }: i# Y LcOut = Fx(sum);
0 L2 T p6 b+ J2 _/ j }/ B. t0 x& l$ A, P% R
}
- g\" Z\" d! W9 L) V# a( wvoid backUp(int dataIndex)
+ ^ y/ c8 K r0 w) F1 ^) ?{
0 o! y- J% U8 E9 _3 a& [7 v int i, j; p9 p6 i2 C7 }1 m& k
double sum = 0;
3 L2 d' v6 z4 X- X/ f //Lc层单元的一般化误差* o/ p4 {) A( V, }1 i9 k
for (i = 0; i < OUT; i++)
& |. F; {1 g0 \. \- Z) u Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);9 }; M0 X9 B5 ^ V- L \
3 E& G x: R$ B; F, ~7 T //Lb层单元的一般化误差
/ ^- u; H\" ?: C. A$ z for (i = 0; i < NEURON; i++)
/ U9 B5 B4 R\" q) k& P' D9 T3 n( e {: s0 U- a- L# D3 o
sum = 0;; N) c' Y% i0 k& e
for (j = 0; j < OUT; j++)+ E$ M6 Z+ |6 s* e2 y0 P+ ^
{) Z( d! B' K( {8 G8 m4 S9 O0 v\" ?
sum += Wbc[j] * Dc[j];
9 c/ ]! `6 g* d6 ]/ g }: l7 R. r' c C6 P) B+ n Z
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
B\" n7 G. k6 h! | }
1 |) M) |' k$ t: ~4 E5 Y
/ a0 }' k7 U- m& o+ ~8 Y* t: V5 F double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;6 X* J% }: S* p: N
+ M! B2 r/ R$ q1 p6 _
for (i = 0; i < OUT; i++)
8 O6 g) S; e4 x0 f; E% f4 j for (j = 0; j < NEURON; j++)+ _1 j7 [- X' h2 p! X! d8 @
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
: a( j, P4 C( m+ ^ }4 V
( A8 [8 B2 z; L/ g, C( T for (i = 0; i < NEURON; i++)
2 s' `- T+ y' ^' Y, u' m; U for (j = 0; j < IN; j++)0 [: z6 F/ e6 e) z: z$ }1 l/ C7 l
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];, I; B. {5 _# e7 o6 K' d3 l
$ j, R8 _- d' K/ B + \; P, {3 ^; @7 Y2 N3 q' U
! a8 t8 G% r# g9 _. n- }6 V# w
}9 c0 t+ R# |9 C- {
5 i, }) Y/ j2 ]4 k9 c
double result(double d1, double d2)\" _9 D\" m9 `& u; Q' M/ S3 ^& l) k
{
0 _1 V4 v' ]( f int i, j;
X# X3 Q1 r* S: y4 [4 w% h# f double sum;2 N. S0 ^! x& n& z2 g1 ^
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;+ N3 J. X, h4 e+ x\" k/ m( s( J
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
' j; C( j0 z2 D. C2 {. c
! a9 J( K7 l+ n' v# ^ for (i = 0; i < NEURON; i++) b* L# V& `& g% B1 ?. Y. ?
{8 n/ ]\" U$ d1 d+ F; d# F
sum = 0; 5 p* l: W7 t6 ~7 F. c- O
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;6 B- v/ f3 [7 s5 ]: [
LbOut= Fx(sum);8 M; x5 w$ ?' j P/ [1 k: y) r
}
. `/ F+ N; q\" N # C H# D/ ~. X3 Y. c
sum = 0;
% X! |% v+ G, G/ B3 E- T/ T/ Y2 h for (j = 0; j < NEURON; j++)
0 g+ K# l- L7 i2 c; P7 M sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
9 ?' c/ |0 q2 m- A- z5 M : g# p( v7 a4 [* ?! C# q
LcOut[0] = Fx(sum);
6 o, h3 k3 _! S! W * h F$ u& g# q. D+ o
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
# k3 N+ Y2 h$ \1 R
* l8 |! g+ G p- W6 U, k
7 g# E; D& P0 _/ z# C$ c! t, F4 V}. S. M0 C5 R* ?# b, b- P\" q5 G$ j
void train()5 S1 Y- l9 w- y7 E
{: q+ T! [: }9 S, G. @
int i, j, no = 0;6 c9 o; h\" B* U3 E
double e = 0;
/ i8 e, ~* P/ t0 R6 n do{
M+ q( F$ }* ~ ]' z5 Y e = 0;' \3 W! C8 r. u U, C. F9 @( f/ J
for (i = 0; i < DATA; i++)
% u9 @' q: ?- ?2 d! B1 D\" }! R' y {3 M: i0 `: \$ ^- t7 K/ D: v
getActiveVal(i); % `+ U1 N3 Q+ ]8 X/ t
backUp(i);8 b6 r4 J\" O( z) i
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
8 S1 d- }6 m6 o; L: r }
$ C5 f* }( g7 a) s* F
\" G8 i Q; h! D: ^7 l) q& r$ R3 A cout << no << " " << e << endl;$ j5 a& l& h6 a
no++;1 ^& s0 a; D8 [5 z
} while (no < 1000);6 d& O9 P- K' g7 V9 I2 W; K
8 r# x. O\" ^( p1 G
: E0 L8 z! ]0 j6 m8 U! y9 `' `8 d}4 j+ z0 L7 D5 m5 p2 j
! r% G. t$ q: N7 T* }; @5 uvoid main(int argc, char const *argv[])
' U$ `0 [( [. c$ c* R1 z; f: p+ w{
- V- B( S- ]7 @7 C0 z 3 H0 V2 H+ p5 w) T
setSample();\" ?: i; q% B% ~
initNet();9 C, @: i: G: P2 ?& ~
train();8 L\" {; c' s! e1 @
double a, b;
q% m\" U; T/ u8 U! L while (1)- @( y8 \, Y\" r8 A0 U
{
! v( s' f\" s6 |$ S5 {8 m: a9 d7 S, P cout << "print two numbers" << endl;) v0 j5 C% i+ ]+ I4 n
cin >> a >> b;; f& |\" |\" I! ~
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
% w E* p* y) Z& D }& o9 Y- J# t7 h$ I5 E
4 [\" G1 n( _3 b2 ~( x& n) q; ]
- ~. @& `9 N. n; r; t
}

#include <stdio.h> 
$ V  s* j  q. }5 ?4 \#include <time.h> 
) ^& U6 p, l* I0 M\" N* m#include <math.h> 
7 V6 {- C, h8 I9 d2 k) o#include <stdlib.h> 
- K3 _7 J4 L0 n#include <iostream> 
9 Z' {+ t& a$ H1 i! t0 {' Cusing namespace std;- f4 H6 G  A1 A/ [( A, | 
#define DATA  800# g' H5 M% U* w! y 
#define IN 2 
0 V, J+ l7 g+ q: l0 }#define OUT 1' y( h( Y* o6 i. D 
#define NEURON 45 
! X2 c' q8 }% W6 i6 g/ w% Z#define TRAINC 20000/ g8 v+ _\" T3 _ 
 ( ]7 e3 u  ]5 x# [$ i 
double Fx(double x)$ ~0 {& e: [; T4 s\" `/ G 
{ 
, N# c5 c) h- G, o2 @    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
9 t$ @' U- @: [6 g! B6 H}: K6 y& D1 _1 C7 G8 _ 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
) R1 T7 e3 F( Q. B//样本输入  F1 ]; I- s* |4 B+ G8 V 
double La[DATA][IN]; 
/ ?) j4 C3 `3 D//样本输出 
) W1 ^# D6 C+ Q+ {9 d6 Vdouble Lc[DATA][OUT];! u: Y$ @. h% w8 }* y 
//La->Lb权重4 ^9 ?* ]+ A. f( b) q- S' U% v& \ 
double Wab[NEURON][IN]; 
$ \0 V: H/ `/ Y8 Q1 ]% J! f0 p) t% Z//Lb->Lc权重. w6 o! b8 i3 _5 f) t 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
5 Z  K6 N% P$ S' f# w# V5 u//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
& X3 ]) }, U/ J8 g  v* h; Vdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
3 a. G; ]( m5 r3 u3 { 3 S- x: {; a& S1 T# m3 }, e 
//Lb层输出 
( C, a6 ?9 Z& p: idouble LbOut[NEURON]; 
  J9 V& `  }6 A2 P- c//Lc层输出 
5 m2 x* L- a% Ddouble LcOut[OUT]; 
9 U9 R* i9 S# z1 D  F1 i 
  C- O+ l$ s! y8 Y//Lc层单元的一般化误差 
6 p/ A* g! s6 y+ Idouble Dc[OUT];% q: B, h9 w0 H\" ^ 
//Lb层单元的一般化误差 
) O  A# y2 [% a* p, z; Pdouble Db[NEURON]; 
& |. |1 z9 }& R6 ]2 ~) ?# C 
/ \1 B/ g7 g5 k. \  S7 e//设置样本数据 
\" V; U) N( Q* s2 s  p8 Zvoid setSample()7 E2 Z9 y) G4 q1 z' A\" }9 J\" x 
{ 
, A9 T2 L6 h& r& H+ ~: f! n    srand((unsigned)time(NULL));& H, B4 f7 Z/ t: \5 U+ h 
    int i, j;, V) j  e  L3 ~7 G1 n! f 
    for (i = 0; i < DATA; i++)* ~- O: t4 K$ c' T1 Q% ^/ D 
    {8 f+ M3 ]$ b; r& t 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
) O+ u+ d3 ]$ W+ d4 [1 M0 m  s0 m3 y        { 
1 g2 V0 l& b6 W1 h3 c5 c            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;/ r( e( \6 n# h& ^% ] 
        } 
$ B7 a# u; G8 b, @ / s) V# T3 d/ T& b 
        for (j = 0; j < OUT; j++)4 E1 r3 Z: Z* M+ {\" o 
            Lc[j] = La[0] + La[1];  z: X* H* H5 D# n 
    }1 S7 m9 w+ e. t\" N8 \  ~ 
} 
  f$ R$ _/ G7 r6 ^, b# m//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）$ {8 @3 o& n& q+ N 
void initNet() 
# Y# e+ `* Y0 l$ v1 G3 r7 F- r- Z{  q- E: V5 D3 ]  d5 c) e! K 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
; N0 M4 ]# G/ w5 b: q1 A    //两部分的权值设置随机值【-1,1】2 `3 U1 ]+ n) B2 S\" i+ _0 E\" Y3 _ 
    int i, j; 
6 S3 j) c0 m8 Z. b0 ~    for (i = 0; i < NEURON; i++)) V8 A0 J7 B6 X, W9 v 
        for (j = 0; j < IN; j++)1 I\" ~! R1 T* O6 O, I 
        { 
1 [! h. f3 n/ g: Z            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;& m: x( \: K, \& X 
            Wab[j] /= 20; 
( G7 b* |. D' P# K( }' Q. b1 o        } 
4 n4 A  e& I6 q7 m4 ]- K ' n3 m0 [) e& [( M7 G. X 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
; _8 G0 R7 h! K9 J7 @8 K        for (j = 0; j < NEURON; j++)/ V6 f  F! _) V 
        { 
; ?% T\" g+ o  T: ^            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;* c9 P& S3 _- h0 {4 | 
            Wbc[j] /= 20;\" t* Q- B\" W  l2 n5 e 
        } 
  o3 J9 e8 ^( O7 ~4 W# s     : Y5 D4 ~7 P9 [4 A- V 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化! Q\" w3 L0 D5 {5 U4 D 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
; W  o, [5 C- P( \& w. w1 E6 S    { 
/ Z/ K2 k+ |- x& u          
6 w3 ]( D$ v7 i  V; \        MinIn = MaxIn = La[0];* u3 i, a' l+ v/ J8 F8 Y+ I 
        for (j = 0; j < DATA; j++)/ }& ?8 w; q8 p6 ~; ? 
        {0 c' m4 a# l: }; {, c 
            if (MinIn > La[j])) F3 g7 H3 @$ _# c6 d9 z 
                MinIn = La[j];2 F3 x( B& S3 @ 
            if (MaxIn < La[j])* @: g9 E& o$ W2 ^0 S2 \ 
                MaxIn = La[j]; 
. F& t4 V' Z; i0 n4 Y: ]# |/ v        } 
. D0 D8 J. R1 N5 e. f+ z\" ^     0 S  |! p! V  U0 j; b$ K/ X- g8 b 
         , w# U4 B0 N5 ?7 C 
    }7 E9 L, w9 t. ?9 v5 S 
 , R8 c8 t6 z4 C5 E* P$ B: b 
    for (i = 0; i < OUT; i++)& e- u- ]  U7 ?* P  B) x0 c6 V1 m7 v 
    {4 C( r\" [: U2 H+ ~0 @: F) A1 h8 k 
         0 ]: l( c% N2 V* Q5 k0 c 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];: B) }% M! ~) P 
        for (j = 0; j < DATA; j++)/ Z  I; g8 B# b0 _ 
        {7 Z; k( U2 c/ S! l( b2 k) v 
            if (MinOut > Lc[j]) 
% @% A3 S0 I- H) O+ o4 Z                MinOut = Lc[j];; s8 M- T3 c0 w+ N0 v, { 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
4 y- R( S1 e% }: J2 I- T                MaxOut = Lc[j]; 
+ D4 s* j7 ?; w$ {3 C        }8 Z) m5 \2 S+ H/ f8 K, Z' U& c. z 
 
/ n: C) T2 P+ q\" u5 {    } 
8 s# l0 ^& p% [. V' [ 
5 C7 X/ o1 B8 Q) ?$ o    //归一化 
' n& k2 l% d' R6 \  N    for (i = 0; i < IN; i++)\" a  o\" g; ?: O$ [& r2 [ 
        for (j = 0; j < DATA; j++)5 a% R7 Y  Y2 h+ e' m! p 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& T/ {0 J1 G. _7 Y2 D8 C 
             \" V+ s& B4 H7 G5 n\" W 
 # p# H4 P/ }- p3 ^4 ]. X0 {1 K7 ` 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
  C- y3 j, j8 j' p3 c7 f        for (j = 0; j < DATA; j++)\" Q7 q! k, k' F+ F/ t 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
3 `5 t* L: U* P8 E          
& x) n8 N: h( S& ~) l) d             
3 ^) D% |# Y/ }/ }9 r\" d 
9 [8 i7 `2 L9 R6 Y) X, k0 a- Z! ^$ m}) ]& f/ {6 A3 v- x. E; b& G 
void getActiveVal(int dataIndex)! e' a\" B4 F+ |( S0 L6 z, J8 w! q 
{ 
\" F0 A5 Q\" ^4 A0 B0 g) d1 t/ p    int i, j; 
# |! _6 X: @; t0 x    double sum;1 J8 d3 M\" Z2 m6 f7 [7 N 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
- Z$ O# u& c& p/ ?' G    { 
+ \9 f, z' {1 W8 Y# E9 K; u        sum = 0; 
3 w' `2 ]0 `4 T& z9 p8 [1 s' E        for (j = 0; j < IN; j++) 
2 M: R$ U7 {: S1 x# M            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];\" `& I$ P6 \( z$ F* |; w) | 
          
: _( }. @. }( s/ C$ E/ [( b, S        LbOut = Fx(sum);! o6 E\" `$ y% N( M4 R4 p+ N+ K 
 
1 [# S$ s% |/ J/ @7 S) j& a9 j! i    }, V+ _5 h; w0 L2 p\" P& x5 K3 C 
 : T( B+ n+ y4 P\" D4 s; B 
    for (i = 0; i < OUT; i++)4 X; Q2 C) W* ]0 ?, J 
    { 
# v5 G7 C* Y, a, ?        sum = 0; 
& \( |8 h6 O5 B: x        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
+ Y\" B+ i  K  b0 q. b            sum += Wbc[j] * LbOut[j];4 g3 Y6 P: @# h7 C2 L 
          
- f8 O/ z8 C, }: i# Y        LcOut = Fx(sum); 
0 L2 T  p6 b+ J2 _/ j    }/ B. t0 x& l$ A, P% R 
} 
- g\" Z\" d! W9 L) V# a( wvoid backUp(int dataIndex) 
+ ^  y/ c8 K  r0 w) F1 ^) ?{ 
0 o! y- J% U8 E9 _3 a& [7 v    int i, j;  p9 p6 i2 C7 }1 m& k 
    double sum = 0; 
3 L2 d' v6 z4 X- X/ f    //Lc层单元的一般化误差* o/ p4 {) A( V, }1 i9 k 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
& |. F; {1 g0 \. \- Z) u        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);9 }; M0 X9 B5 ^  V- L  \ 
 
3 E& G  x: R$ B; F, ~7 T    //Lb层单元的一般化误差 
/ ^- u; H\" ?: C. A$ z    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
/ U9 B5 B4 R\" q) k& P' D9 T3 n( e    {: s0 U- a- L# D3 o 
        sum = 0;; N) c' Y% i0 k& e 
        for (j = 0; j < OUT; j++)+ E$ M6 Z+ |6 s* e2 y0 P+ ^ 
        {) Z( d! B' K( {8 G8 m4 S9 O0 v\" ? 
            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
9 c/ ]! `6 g* d6 ]/ g        }: l7 R. r' c  C6 P) B+ n  Z 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
  B\" n7 G. k6 h! |    } 
1 |) M) |' k$ t: ~4 E5 Y 
/ a0 }' k7 U- m& o+ ~8 Y* t: V5 F    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;6 X* J% }: S* p: N 
 + M! B2 r/ R$ q1 p6 _ 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
8 O6 g) S; e4 x0 f; E% f4 j        for (j = 0; j < NEURON; j++)+ _1 j7 [- X' h2 p! X! d8 @ 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
: a( j, P4 C( m+ ^  }4 V 
( A8 [8 B2 z; L/ g, C( T    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
2 s' `- T+ y' ^' Y, u' m; U        for (j = 0; j < IN; j++)0 [: z6 F/ e6 e) z: z$ }1 l/ C7 l 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];, I; B. {5 _# e7 o6 K' d3 l 
 
$ j, R8 _- d' K/ B     + \; P, {3 ^; @7 Y2 N3 q' U 
     ! a8 t8 G% r# g9 _. n- }6 V# w 
}9 c0 t+ R# |9 C- { 
 5 i, }) Y/ j2 ]4 k9 c 
double result(double d1, double d2)\" _9 D\" m9 `& u; Q' M/ S3 ^& l) k 
{ 
0 _1 V4 v' ]( f    int i, j; 
  X# X3 Q1 r* S: y4 [4 w% h# f    double sum;2 N. S0 ^! x& n& z2 g1 ^ 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;+ N3 J. X, h4 e+ x\" k/ m( s( J 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
' j; C( j0 z2 D. C2 {. c 
! a9 J( K7 l+ n' v# ^    for (i = 0; i < NEURON; i++)  b* L# V& `& g% B1 ?. Y. ? 
    {8 n/ ]\" U$ d1 d+ F; d# F 
        sum = 0;         5 p* l: W7 t6 ~7 F. c- O 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;6 B- v/ f3 [7 s5 ]: [ 
        LbOut= Fx(sum);8 M; x5 w$ ?' j  P/ [1 k: y) r 
    } 
. `/ F+ N; q\" N # C  H# D/ ~. X3 Y. c 
    sum = 0; 
% X! |% v+ G, G/ B3 E- T/ T/ Y2 h    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
0 g+ K# l- L7 i2 c; P7 M        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
9 ?' c/ |0 q2 m- A- z5 M     : g# p( v7 a4 [* ?! C# q 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
6 o, h3 k3 _! S! W     * h  F$ u& g# q. D+ o 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
# k3 N+ Y2 h$ \1 R 
* l8 |! g+ G  p- W6 U, k 
7 g# E; D& P0 _/ z# C$ c! t, F4 V}. S. M0 C5 R* ?# b, b- P\" q5 G$ j 
void train()5 S1 Y- l9 w- y7 E 
{: q+ T! [: }9 S, G. @ 
    int i, j, no = 0;6 c9 o; h\" B* U3 E 
    double e = 0; 
/ i8 e, ~* P/ t0 R6 n    do{ 
  M+ q( F$ }* ~  ]' z5 Y        e = 0;' \3 W! C8 r. u  U, C. F9 @( f/ J 
        for (i = 0; i < DATA; i++) 
% u9 @' q: ?- ?2 d! B1 D\" }! R' y        {3 M: i0 `: \$ ^- t7 K/ D: v 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                % `+ U1 N3 Q+ ]8 X/ t 
            backUp(i);8 b6 r4 J\" O( z) i 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
8 S1 d- }6 m6 o; L: r        } 
$ C5 f* }( g7 a) s* F          
\" G8 i  Q; h! D: ^7 l) q& r$ R3 A        cout << no << " " << e << endl;$ j5 a& l& h6 a 
        no++;1 ^& s0 a; D8 [5 z 
    } while (no < 1000);6 d& O9 P- K' g7 V9 I2 W; K 
 8 r# x. O\" ^( p1 G 
 
: E0 L8 z! ]0 j6 m8 U! y9 `' `8 d}4 j+ z0 L7 D5 m5 p2 j 
 
! r% G. t$ q: N7 T* }; @5 uvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
' U$ `0 [( [. c$ c* R1 z; f: p+ w{ 
- V- B( S- ]7 @7 C0 z     3 H0 V2 H+ p5 w) T 
    setSample();\" ?: i; q% B% ~ 
    initNet();9 C, @: i: G: P2 ?& ~ 
    train();8 L\" {; c' s! e1 @ 
    double a, b; 
  q% m\" U; T/ u8 U! L    while (1)- @( y8 \, Y\" r8 A0 U 
    { 
! v( s' f\" s6 |$ S5 {8 m: a9 d7 S, P        cout << "print two numbers" << endl;) v0 j5 C% i+ ]+ I4 n 
        cin >> a >> b;; f& |\" |\" I! ~ 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
% w  E* p* y) Z& D    }& o9 Y- J# t7 h$ I5 E 
     4 [\" G1 n( _3 b2 ~( x& n) q; ] 
     - ~. @& `9 N. n; r; t 
}

/ E0 E4 ?3 ]/ {* N& S
$ Y! d' e) _) l% m1 w3 _3 M7 q

zan