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
求高手解答！！！
3 b% `7 ]7 p, v: O" V2 N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。
- r$ J6 S6 ]4 |. K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
3 ]2 o8 A4 g' t! @# S9 [clear
9 P0 A5 Q# K: q; p# k* `k=[1,2,3,4,5];%输入
for i=1:length(k)
    T(i)=sum(k(1:i)); %输出
end
" j, A% @; Q" b: Oerror_goal=0.01;%目标误差
1 A: H4 o6 [2 [0 Mmax_epoch=200;%最大训练次数
, {& H- A# T2 h- o/ M2 `3 clr=0.5;%学习速率
* K/ M( k( b% S1 i%% 权值阀值初始化
! b9 A, j9 ~# m+ _E=zeros(length(k),max_epoch);%误差矩阵，便于查看误差
+ v  w- Z7 z5 b4 P8 q/ R( g/ Z+ q# a7 CW11=rands(1);%权值初始化
6 U+ R/ Z; y: @2 BW2=rands(2,1);
+ F2 c& U( J! V. H: P' B[W3,theta]=rands(1,2)
; K" C0 B  L! l# c$ [8 CW21=W2(1)/4;W22=W2(2)/4;W31=W3(1)/4;W32=W3(2)/4;theta=theta/4;
- o; \- ~+ f0 {# s" H: G  L5 S0 @    DW110=0;
    DW210=0;
    DW220=0;
. t- |' r% P2 ^8 T4 x3 y( \) Z" H- o6 S    DW310=0;
    DW320=0;
: o& M( i3 Z, l6 j# l5 L# C    Dtheta0=0;
    mc=0.5;
%% 循环迭代
for j=1:max_epoch
    lr=lr/sqrt(1+j)   %防止震荡，学习效率递减
for i=1:length(k)
  _( O( d  x2 k6 e- a, |   
) G2 \% Q* U4 |8 Y, V. I% @; E" Y$ z   %% 网络输出计算
1 ~& f. ]' x. k4 J1 [    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)))   %LB层输出 sigmod函数
& F) x- y; _. g  l8 c, R/ \9 B    LC1=LB*W21          %LC层输出 线性函数
    LC2=LB*W22    %LC层输出  线性函数
9 |1 {; _  _+ x+ k' `/ m    LD=W31*LC1+W32*LC2  %LD层输出  线性函数
; L1 V( a. p  C2 g6 x% K# W    ym=LD-theta   %网络输出值
        
. y1 B2 J" H$ E0 P   
2 u$ G9 D- f' b# {8 }    %% 权值修正
    error=T(i)-ym  %计算误差
6 a+ q& _! ]/ P- u1 R% Q3 S: W    E(i,j)=error;    %误差统计  
8 T. i$ R- z, `" o, W4 S$ _    delta3=error
    delta21=error*W31
: U( o, W3 ?, @" B    delta22=error*W32
+ T4 j2 q. r4 N0 {$ e2 R+ g    delta1=(delta21*W21+delta22*W22)*(LB*(1-LB))
    %修改权值
7 F; a/ D9 T/ D2 Z9 ]) |! {    DW11=lr*delta1*k(i)
    DW21=lr*delta21*LB
    DW22=lr*delta22*LB
    DW31=lr*delta3*LC1
0 c* X* I3 k3 e, ]    DW32=lr*delta3*LC2
    Dtheta=lr*delta3;
% {: b' h; h1 X, V; s' E    W11=W11+DW11+mc*DW110
8 V3 n: z5 H5 \6 }! _7 a8 W5 `    W21=W21+DW21+mc*DW210
3 w. X# Z$ e/ r4 O( b1 h( l    W22=W22+DW22+mc*DW220
    W31=W31+DW31+mc*DW310
( q5 F& c: C- o1 v    W32=W32+DW32+mc*DW320
) @( S$ Z6 q# h; P    theta=theta+Dtheta+mc*Dtheta0
    DW110=DW11
    DW210=DW21
; B) L9 g4 n' f0 s7 ?4 F0 ]& z    DW220=DW22
" W! \; W8 I6 M4 k: R' e4 n: R    DW310=DW31
% A+ {3 ?$ k$ h  f- G    DW320=DW32
+ p+ N) E) q* N5 p! J0 b" T1 B    Dtheta0=Dtheta
end
; U1 J. F4 Q: e: i  B6 {% B) Qif sumsqr(E(:,j))<error_goal
! F& Z/ ?: H7 J$ f' l$ Q    disp('good')
    x=input('x=')
    LB=1/(1+exp(-W11*x));   %LB层输出
# p" E4 X6 O7 @0 i3 Z    LC1=LB*W21;           %LC层输出
& M  Z0 G6 b( h0 Q+ t) r/ T; G0 u    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 Q: M1 b9 F2 V* m: @break;
end
end  
- u6 J+ \& W% v' `! ?YY=0;
! }( b* _' K9 h2 ], j: z" o2 J& E    for i=1:length(k)
    LB=1/(1+exp(-W11*k(i)));   %LB层输出
    LC1=LB*W21;           %LC层输出
; s* `* N: O; v& A% T    LC2=LB*W22;    %LC层输出
    LD=W31*LC1+W32*LC2;  %LD层输出
/ V' ~! c- b8 M2 k; l" e6 k* e    ym=LD-theta;   %网络输出值
5 A0 D" I( _6 V5 h6 m, Q7 Y2 ]    YY=[YY,ym];
   
# d( _3 E6 i$ @4 L. t    end
6 ?- H0 @' J7 k0 u; Z. g% H     YY=YY(2:end);
    YY
( Z8 S8 s7 i. t* Q* S
+ r2 i  e2 x/ \& P6 ?4 W

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！
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