[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 x0 V. l$ o- \; [3 T#include <time.h>
$ o: U8 u7 \' x) q& e- ^1 K#include <math.h>
- B3 i: |# F \#include <stdlib.h>
% h: H+ w* w3 ^- i#include <iostream>) ]* L G\" X, |. z
using namespace std;, _4 |$ k0 f! M
#define DATA 800# E* D8 A\" `7 X
#define IN 2* [1 \* E- j/ W4 ]0 ^- {
#define OUT 1- H6 k9 w( s2 x. c5 _
#define NEURON 45
3 _6 t/ d, ~) h7 l' @# z#define TRAINC 20000
7 ~) W) N0 h( O6 G0 S
% y, |\" b: s: O' v9 p* F& J9 n3 G# Ddouble Fx(double x)$ X# J+ F+ Q9 Y+ ?4 `) a3 c; a
{6 u\" c) `! K/ n\" V
return 1 / (1 + exp(-1 * x));\" n- U9 A1 X8 a
}0 e\" u6 D- B8 u& S
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
2 o# M, N\" Z {2 G//样本输入
) I+ w; L! a5 `; v! y& J4 E9 N, ^double La[DATA][IN];) d6 O0 @% s7 d- G* ^
//样本输出9 |9 J8 C: `( \9 o% _
double Lc[DATA][OUT];6 Y/ }5 V7 [) m7 _
//La->Lb权重
2 ?6 D |2 C& u4 i% I: Pdouble Wab[NEURON][IN];
) p* N2 W( a( u//Lb->Lc权重
1 E% U# N ?/ [, P: p8 Ldouble Wbc[OUT][NEURON];
/ Q( ?* G. Z) V, e& W//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
( w4 n) V, D9 T* sdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
$ f+ G$ h9 l+ G( D ]: ?! [
) V4 L7 P/ [ Y//Lb层输出
9 A' y% O- a) kdouble LbOut[NEURON];$ N9 s |4 v$ n: |+ ?) u% _
//Lc层输出
* s% J6 M( _( c, Xdouble LcOut[OUT];) D4 r\" [' x% }
\" L0 l' s8 b* U$ `/ U2 i5 O
//Lc层单元的一般化误差
0 j( p, A. T7 R7 Y\" u6 M& Mdouble Dc[OUT];
1 y& o( P) l9 K. s//Lb层单元的一般化误差 X/ Q* t+ S, u% R
double Db[NEURON];$ Q1 j5 }' T% t! b0 l. m
7 u7 L8 F$ [4 B7 R. F1 S j6 g0 A//设置样本数据) B, x; K/ v; ^7 I& v
void setSample()3 w2 s6 K# ^8 ~0 f, N q
{
0 R: T& W- O; q0 n: A# B srand((unsigned)time(NULL));
: K0 i1 z, A8 Y% [/ a6 G( a int i, j;3 A, u1 t0 R0 f+ E* O\" C4 Y
for (i = 0; i < DATA; i++)
' S6 Z% v2 u' T {
- r) Y7 o. P; V; G4 b, |) ?# t/ R5 H for (j = 0; j < IN; j++)
! o; j$ s! c9 K9 {% V( G5 M {' C; l+ [* J9 i% j
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;) Q( [5 l; [0 V3 A6 E2 Y% n0 Z0 l( ]/ d
}
: B/ X9 l( `* p& @9 D) U5 r
( A2 ^/ R+ o/ q3 W for (j = 0; j < OUT; j++)! V8 Q\" f1 d6 `\" F' @$ m: F\" A
Lc[j] = La[0] + La[1];
# l) \1 r2 M- v\" n! s, x( ? }$ |, M9 q; Q% a3 N3 t7 s
}/ z, m. Y# Z* u+ S) k9 U3 F0 Z
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）% }& q5 d# c1 F- F0 H
void initNet()
/ k( Z0 |! u9 b5 a6 F# B{5 S3 t3 n) x* _
srand((unsigned)time(NULL));
$ `: N8 P0 M7 O8 X\" P //两部分的权值设置随机值【-1,1】& V5 ]) N# S$ R8 i; T
int i, j;
$ g& ]. D! ] Z- p/ d8 L. ?8 T for (i = 0; i < NEURON; i++)
: J% }; n: j! [5 ?: S5 A for (j = 0; j < IN; j++)
: L5 u6 B' @) p( O9 E5 f T( W' i {- t( s: O2 c4 _5 o\" [& r
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
, j# N' T: G, g! H: O: ?% L Wab[j] /= 20;
& ?- \5 Z2 [+ q% ^5 ]! A, Y6 d }: X, o. }8 \; W2 F7 o+ m* R/ U5 N
8 \/ M1 @4 g2 [5 U! o\" k4 s. u for (i = 0; i < OUT; i++) V3 O$ k! j% p6 o
for (j = 0; j < NEURON; j++): o$ r: ?# L# Y0 E; }) j% x+ v1 H
{
1 Z A7 t6 O# I8 R\" \- N% v5 a5 J2 W Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;8 B% o. V3 w+ Q: p
Wbc[j] /= 20;
+ X6 Q, D& p% D }
) k, Q7 ~2 Q9 C0 M* ~
- q. M& B# c- H //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
+ F% ?. I0 w* p+ j- L0 p, y for (i = 0; i < IN; i++)
' R* [) D4 A8 C9 M6 `$ S' M {* y: V5 Q# w$ q9 t6 U
. o* m5 Z& ^! D# u- y MinIn = MaxIn = La[0];. u8 B! E, |6 \* N$ u
for (j = 0; j < DATA; j++)0 d( d; N6 M% z- w\" m$ l- l# m. t; C
{
! P7 J! X! N0 t3 H if (MinIn > La[j])1 c& K: j. v U4 B\" m. a# \
MinIn = La[j];- q% R% P, \6 D( f7 f- O
if (MaxIn < La[j]) @) b# `+ K, f0 P& w0 D2 A/ Y
MaxIn = La[j];
. E, X\" h* ?2 Y\" K8 J }# l8 z, d/ o6 r\" d( z w
. h$ t# n& d- s. B+ ?# q% r! ?8 i. o; P , d* t$ V\" {3 Q3 M2 _# j4 K
}
/ h' f; Z5 c: z1 l3 V
% o5 B/ \5 o5 P! V/ } for (i = 0; i < OUT; i++)& ]! ~. P1 n1 w' I. ~; e\" b
{1 V: o o0 [. M5 m0 y2 E; P
\" E- e3 b, x3 R8 H\" v MinOut = MaxOut = Lc[0];
5 X% N2 k# ~+ K* V4 o for (j = 0; j < DATA; j++)
q( D- d\" m6 W0 X {/ N s; x: y# o! O1 T
if (MinOut > Lc[j])- u; V, j; R1 N- P6 N2 A
MinOut = Lc[j];( S& ^ a+ P: W3 o
if (MaxOut < Lc[j])1 R& [: ~5 p: ~3 F' @5 O* D/ ^
MaxOut = Lc[j];
6 f6 d+ f# r, j6 W/ ~ }
! S% C$ {/ |0 V7 d ! `& D/ V( p# q, {$ j) |4 _
}2 ^2 T3 d3 P0 N- x5 E
+ P% f; R8 C$ W$ K7 ^; j3 ` //归一化3 u9 w! o; }7 m( n
for (i = 0; i < IN; i++). {, ?/ e( \$ w1 ~& J7 }
for (j = 0; j < DATA; j++)2 a9 \0 a7 |# V0 r' P; k
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);. F! C; |- Z( P1 K1 D4 M
1 z2 ` r$ U, u7 Z
- _2 G# J: G/ C for (i = 0; i < OUT; i++)& u/ _- N1 ~$ T' ~% ?* _4 E
for (j = 0; j < DATA; j++)
# f/ F$ N; X/ I& ?* t, f8 ^# a# i Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
: J% M- x. y; i1 @, s. _1 | 3 @7 R+ X5 c4 o# ]0 r1 l
# G) T0 ~' I/ B! ^+ Q
9 Q$ I: V\" U\" [4 z}/ Q* z# R9 @: F
void getActiveVal(int dataIndex)! ^9 `; o! O' O
{; x% O% w& b. h$ g
int i, j;4 {! K- |* a, M& R
double sum;% z* D2 z0 q\" T\" \0 \
for (i = 0; i < NEURON; i++)9 h( h9 {, ]- [7 \
{- b! f; ?7 T) H\" J9 |) B( F
sum = 0;
3 e5 H: U/ u6 W8 O; c( ^ for (j = 0; j < IN; j++)
& h z- D, @# R* h4 W% F sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
- \3 I! K3 ^. {7 p0 z + h) u9 e4 Q' k$ f8 }7 G- F
LbOut = Fx(sum);! ~) D* K! }& V4 u) y
4 f# \! M' w+ H
}4 ?/ j( P- `1 b0 t6 M
+ u# M6 {4 m1 w5 s: S for (i = 0; i < OUT; i++)# |\" G' n* O0 a5 i2 @: _
{: I- G6 Q5 A7 U\" p p1 |
sum = 0;
2 t, w3 l+ \ u S\" [ for (j = 0; j < NEURON; j++)
- U7 F\" _\" E\" d9 p. N' U( B sum += Wbc[j] * LbOut[j];! r. a! I# A3 J7 e\" ], i: |
\" ?6 z) h5 R h/ g. Z. `$ w1 P
LcOut = Fx(sum);
! B/ R& \) W! `1 J\" L* o }
- y# _. D0 g% D}. y* }2 l2 R8 r: y7 e
void backUp(int dataIndex) E- k5 j/ \$ `% `- k
{
- v( z5 B8 y6 q' z int i, j;! N: O. l& S6 n* U7 A
double sum = 0;$ u2 } ~$ [/ I( Q, [
//Lc层单元的一般化误差- b- r/ q( `6 A2 i% f
for (i = 0; i < OUT; i++)
) Y1 d) {5 ?0 [' T: L+ M, u Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);% D- d5 ~$ T3 R ~3 L* H
4 Y h% P0 W. [/ j# m
//Lb层单元的一般化误差
\* x1 ~. S5 R for (i = 0; i < NEURON; i++)1 N3 N3 D0 E ?6 V: q
{
/ v# e; o+ p5 { sum = 0;
0 p% M/ Q- H- K8 o for (j = 0; j < OUT; j++)\" k1 P! Z2 p8 K, v/ V/ ~. _: l
{
8 X/ L\" z1 |( k: i4 I/ a8 @ sum += Wbc[j] * Dc[j];
A1 a6 |# X' a v) N' R6 p8 s$ a }
5 g0 Y8 I k\" P\" ~$ j: A Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
7 u2 H* C( \ R* I }) O* G- C( H# G( H
2 `/ E7 [\" x4 E$ I
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;9 \: t2 o+ P( h: @
& a0 ?/ V' \8 N j' N3 u/ B
for (i = 0; i < OUT; i++)
h* L& `3 V4 D( ^ for (j = 0; j < NEURON; j++)
1 B e3 e- F$ } [& | Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;& b' t% U7 x8 E
; r4 [1 k1 F1 U, @8 R% N- Z3 y: ] for (i = 0; i < NEURON; i++)
, c& @2 u9 ~, e for (j = 0; j < IN; j++)
! @* L4 B1 g\" S: p6 l3 F Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];( W8 A1 D& o0 |% L3 y; o
! c# @+ L2 ?4 o% C$ p + w5 n& \' v, a1 Q# o5 w
1 C4 Q0 ]* O i! m6 O+ K}: S. W+ p' a, o
k, K7 n7 T, }4 Sdouble result(double d1, double d2)
/ C2 n; E& G1 W{9 c% Y4 N6 F) |0 \\" d\" ]/ ^
int i, j;
* `- ^0 v. `) ~4 d% v ^+ ~ double sum;6 R2 O& y, d7 o4 k7 S! t* v/ A0 z
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
\" y- i: `7 l6 H, k8 L, P d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);. ]* N% U: W* W/ G% ?) w
3 ]6 V$ L/ C( I$ P6 O for (i = 0; i < NEURON; i++)! U2 M8 n0 |' q& W' J/ o: i
{9 r9 I# n7 o+ X U: x
sum = 0; ! k6 o8 L: ?4 S
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
$ @2 W1 [, ?/ u) y; |6 T5 ^# D LbOut= Fx(sum);
7 I( ]* h. p7 X9 f3 F2 W# p! G }
( X0 o5 ^: y9 Q' h! H 2 `) n\" R2 o& p9 G
sum = 0;
2 K6 @$ w$ l, c/ q8 u2 v2 D for (j = 0; j < NEURON; j++)
1 V) N\" B! c* W3 R, f8 ] sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];% Z% O% Z/ ?1 Q) k\" v
# p0 J. J; `9 K- s! k LcOut[0] = Fx(sum); g* ?0 e) p7 f! |) B) p; i
: m\" J: Q! x r0 e0 E n# ]6 N return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
) f( k. P `/ h3 h. ]
) N; S\" p7 S- D / E& E# o0 n! A* e/ l/ q4 m
}- r4 d\" P. r; q0 d [
void train(), y2 h* ` s* v5 S% w0 [/ D
{
5 b3 E# S4 V) r4 Q4 Q int i, j, no = 0;9 N7 o4 M. r8 }, t% h6 O
double e = 0;1 J: b s2 n9 O' k\" a( Y! G+ Q
do{7 z$ _. {4 C7 }) B9 L) X. [
e = 0;
1 m: a x: Z0 G3 k5 j& }$ o! Y for (i = 0; i < DATA; i++)
A u7 \ B. p {
\" {\" w4 @% Q1 l @5 p getActiveVal(i);
backUp(i);
6 \1 Y- [ q2 i4 c& t4 l e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);3 M% z8 R7 b9 L3 I
}
: {2 g2 k: l# R3 t! z$ X, I; k
7 k+ X% v, Y- k: p! k cout << no << " " << e << endl;5 S# i0 E0 H* f4 x, o
no++; c4 N) o0 D# S4 ? A/ ?/ O+ {3 J9 v! C
} while (no < 1000);
0 P' M L2 a, s / s f( Q! F% ?5 S5 c3 Y6 B\" Y0 ^
3 ~( {- ]$ q1 U: r\" v}
8 ?% k9 H+ W/ y 2 B& M+ k' E: r& {- F S
void main(int argc, char const *argv[])* A\" t& Q0 g4 F; _
{
2 o5 J9 \3 P\" g4 g6 h \" F( }$ t4 y: R% M* E
setSample();
) Q% C% z0 ? P9 ~7 \- b( i initNet();
0 A\" k$ N% F! }/ k\" x; t* b% [1 ? train();
* P! w1 q2 @\" B0 \! A5 \ double a, b;1 \+ c; p, S& t
while (1)
$ o1 b4 j- j E; W, Y' R1 Y/ Q; n {
8 H' p( K# n+ {# f cout << "print two numbers" << endl;; Z7 N3 @4 s5 d' I
cin >> a >> b;\" `& F9 t8 e/ D% ^ R s$ b
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
2 k8 @6 J! S\" X3 d } r\" g\" ~' g* U' w. h o
4 K# q/ b9 ? s8 q5 B* D
8 u+ {9 k7 \. |/ F7 a3 T
}

#include <stdio.h> 
5 x0 V. l$ o- \; [3 T#include <time.h> 
$ o: U8 u7 \' x) q& e- ^1 K#include <math.h> 
- B3 i: |# F  \#include <stdlib.h> 
% h: H+ w* w3 ^- i#include <iostream>) ]* L  G\" X, |. z 
using namespace std;, _4 |$ k0 f! M 
#define DATA  800# E* D8 A\" `7 X 
#define IN 2* [1 \* E- j/ W4 ]0 ^- { 
#define OUT 1- H6 k9 w( s2 x. c5 _ 
#define NEURON 45 
3 _6 t/ d, ~) h7 l' @# z#define TRAINC 20000 
7 ~) W) N0 h( O6 G0 S 
% y, |\" b: s: O' v9 p* F& J9 n3 G# Ddouble Fx(double x)$ X# J+ F+ Q9 Y+ ?4 `) a3 c; a 
{6 u\" c) `! K/ n\" V 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));\" n- U9 A1 X8 a 
}0 e\" u6 D- B8 u& S 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
2 o# M, N\" Z  {2 G//样本输入 
) I+ w; L! a5 `; v! y& J4 E9 N, ^double La[DATA][IN];) d6 O0 @% s7 d- G* ^ 
//样本输出9 |9 J8 C: `( \9 o% _ 
double Lc[DATA][OUT];6 Y/ }5 V7 [) m7 _ 
//La->Lb权重 
2 ?6 D  |2 C& u4 i% I: Pdouble Wab[NEURON][IN]; 
) p* N2 W( a( u//Lb->Lc权重 
1 E% U# N  ?/ [, P: p8 Ldouble Wbc[OUT][NEURON]; 
/ Q( ?* G. Z) V, e& W//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
( w4 n) V, D9 T* sdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
$ f+ G$ h9 l+ G( D  ]: ?! [ 
) V4 L7 P/ [  Y//Lb层输出 
9 A' y% O- a) kdouble LbOut[NEURON];$ N9 s  |4 v$ n: |+ ?) u% _ 
//Lc层输出 
* s% J6 M( _( c, Xdouble LcOut[OUT];) D4 r\" [' x% } 
 \" L0 l' s8 b* U$ `/ U2 i5 O 
//Lc层单元的一般化误差 
0 j( p, A. T7 R7 Y\" u6 M& Mdouble Dc[OUT]; 
1 y& o( P) l9 K. s//Lb层单元的一般化误差  X/ Q* t+ S, u% R 
double Db[NEURON];$ Q1 j5 }' T% t! b0 l. m 
 
7 u7 L8 F$ [4 B7 R. F1 S  j6 g0 A//设置样本数据) B, x; K/ v; ^7 I& v 
void setSample()3 w2 s6 K# ^8 ~0 f, N  q 
{ 
0 R: T& W- O; q0 n: A# B    srand((unsigned)time(NULL)); 
: K0 i1 z, A8 Y% [/ a6 G( a    int i, j;3 A, u1 t0 R0 f+ E* O\" C4 Y 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
' S6 Z% v2 u' T    { 
- r) Y7 o. P; V; G4 b, |) ?# t/ R5 H        for (j = 0; j < IN; j++) 
! o; j$ s! c9 K9 {% V( G5 M        {' C; l+ [* J9 i% j 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;) Q( [5 l; [0 V3 A6 E2 Y% n0 Z0 l( ]/ d 
        } 
: B/ X9 l( `* p& @9 D) U5 r 
( A2 ^/ R+ o/ q3 W        for (j = 0; j < OUT; j++)! V8 Q\" f1 d6 `\" F' @$ m: F\" A 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
# l) \1 r2 M- v\" n! s, x( ?    }$ |, M9 q; Q% a3 N3 t7 s 
}/ z, m. Y# Z* u+ S) k9 U3 F0 Z 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）% }& q5 d# c1 F- F0 H 
void initNet() 
/ k( Z0 |! u9 b5 a6 F# B{5 S3 t3 n) x* _ 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
$ `: N8 P0 M7 O8 X\" P    //两部分的权值设置随机值【-1,1】& V5 ]) N# S$ R8 i; T 
    int i, j; 
$ g& ]. D! ]  Z- p/ d8 L. ?8 T    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
: J% }; n: j! [5 ?: S5 A        for (j = 0; j < IN; j++) 
: L5 u6 B' @) p( O9 E5 f  T( W' i        {- t( s: O2 c4 _5 o\" [& r 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
, j# N' T: G, g! H: O: ?% L            Wab[j] /= 20; 
& ?- \5 Z2 [+ q% ^5 ]! A, Y6 d        }: X, o. }8 \; W2 F7 o+ m* R/ U5 N 
 
8 \/ M1 @4 g2 [5 U! o\" k4 s. u    for (i = 0; i < OUT; i++)  V3 O$ k! j% p6 o 
        for (j = 0; j < NEURON; j++): o$ r: ?# L# Y0 E; }) j% x+ v1 H 
        { 
1 Z  A7 t6 O# I8 R\" \- N% v5 a5 J2 W            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;8 B% o. V3 w+ Q: p 
            Wbc[j] /= 20; 
+ X6 Q, D& p% D        } 
) k, Q7 ~2 Q9 C0 M* ~      
- q. M& B# c- H    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
+ F% ?. I0 w* p+ j- L0 p, y    for (i = 0; i < IN; i++) 
' R* [) D4 A8 C9 M6 `$ S' M    {* y: V5 Q# w$ q9 t6 U 
          
. o* m5 Z& ^! D# u- y        MinIn = MaxIn = La[0];. u8 B! E, |6 \* N$ u 
        for (j = 0; j < DATA; j++)0 d( d; N6 M% z- w\" m$ l- l# m. t; C 
        { 
! P7 J! X! N0 t3 H            if (MinIn > La[j])1 c& K: j. v  U4 B\" m. a# \ 
                MinIn = La[j];- q% R% P, \6 D( f7 f- O 
            if (MaxIn < La[j])  @) b# `+ K, f0 P& w0 D2 A/ Y 
                MaxIn = La[j]; 
. E, X\" h* ?2 Y\" K8 J        }# l8 z, d/ o6 r\" d( z  w 
      
. h$ t# n& d- s. B+ ?# q% r! ?8 i. o; P         , d* t$ V\" {3 Q3 M2 _# j4 K 
    } 
/ h' f; Z5 c: z1 l3 V 
% o5 B/ \5 o5 P! V/ }    for (i = 0; i < OUT; i++)& ]! ~. P1 n1 w' I. ~; e\" b 
    {1 V: o  o0 [. M5 m0 y2 E; P 
          
\" E- e3 b, x3 R8 H\" v        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
5 X% N2 k# ~+ K* V4 o        for (j = 0; j < DATA; j++) 
  q( D- d\" m6 W0 X        {/ N  s; x: y# o! O1 T 
            if (MinOut > Lc[j])- u; V, j; R1 N- P6 N2 A 
                MinOut = Lc[j];( S& ^  a+ P: W3 o 
            if (MaxOut < Lc[j])1 R& [: ~5 p: ~3 F' @5 O* D/ ^ 
                MaxOut = Lc[j]; 
6 f6 d+ f# r, j6 W/ ~        } 
! S% C$ {/ |0 V7 d ! `& D/ V( p# q, {$ j) |4 _ 
    }2 ^2 T3 d3 P0 N- x5 E 
 
+ P% f; R8 C$ W$ K7 ^; j3 `    //归一化3 u9 w! o; }7 m( n 
    for (i = 0; i < IN; i++). {, ?/ e( \$ w1 ~& J7 } 
        for (j = 0; j < DATA; j++)2 a9 \0 a7 |# V0 r' P; k 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);. F! C; |- Z( P1 K1 D4 M 
             
1 z2 `  r$ U, u7 Z 
- _2 G# J: G/ C    for (i = 0; i < OUT; i++)& u/ _- N1 ~$ T' ~% ?* _4 E 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
# f/ F$ N; X/ I& ?* t, f8 ^# a# i            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
: J% M- x. y; i1 @, s. _1 |         3 @7 R+ X5 c4 o# ]0 r1 l 
             
# G) T0 ~' I/ B! ^+ Q 
9 Q$ I: V\" U\" [4 z}/ Q* z# R9 @: F 
void getActiveVal(int dataIndex)! ^9 `; o! O' O 
{; x% O% w& b. h$ g 
    int i, j;4 {! K- |* a, M& R 
    double sum;% z* D2 z0 q\" T\" \0 \ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)9 h( h9 {, ]- [7 \ 
    {- b! f; ?7 T) H\" J9 |) B( F 
        sum = 0; 
3 e5 H: U/ u6 W8 O; c( ^        for (j = 0; j < IN; j++) 
& h  z- D, @# R* h4 W% F            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
- \3 I! K3 ^. {7 p0 z         + h) u9 e4 Q' k$ f8 }7 G- F 
        LbOut = Fx(sum);! ~) D* K! }& V4 u) y 
 4 f# \! M' w+ H 
    }4 ?/ j( P- `1 b0 t6 M 
 
+ u# M6 {4 m1 w5 s: S    for (i = 0; i < OUT; i++)# |\" G' n* O0 a5 i2 @: _ 
    {: I- G6 Q5 A7 U\" p  p1 | 
        sum = 0; 
2 t, w3 l+ \  u  S\" [        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
- U7 F\" _\" E\" d9 p. N' U( B            sum += Wbc[j] * LbOut[j];! r. a! I# A3 J7 e\" ], i: | 
         \" ?6 z) h5 R  h/ g. Z. `$ w1 P 
        LcOut = Fx(sum); 
! B/ R& \) W! `1 J\" L* o    } 
- y# _. D0 g% D}. y* }2 l2 R8 r: y7 e 
void backUp(int dataIndex)  E- k5 j/ \$ `% `- k 
{ 
- v( z5 B8 y6 q' z    int i, j;! N: O. l& S6 n* U7 A 
    double sum = 0;$ u2 }  ~$ [/ I( Q, [ 
    //Lc层单元的一般化误差- b- r/ q( `6 A2 i% f 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
) Y1 d) {5 ?0 [' T: L+ M, u        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);% D- d5 ~$ T3 R  ~3 L* H 
 4 Y  h% P0 W. [/ j# m 
    //Lb层单元的一般化误差 
  \* x1 ~. S5 R    for (i = 0; i < NEURON; i++)1 N3 N3 D0 E  ?6 V: q 
    { 
/ v# e; o+ p5 {        sum = 0; 
0 p% M/ Q- H- K8 o        for (j = 0; j < OUT; j++)\" k1 P! Z2 p8 K, v/ V/ ~. _: l 
        { 
8 X/ L\" z1 |( k: i4 I/ a8 @            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
  A1 a6 |# X' a  v) N' R6 p8 s$ a        } 
5 g0 Y8 I  k\" P\" ~$ j: A        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
7 u2 H* C( \  R* I    }) O* G- C( H# G( H 
 2 `/ E7 [\" x4 E$ I 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;9 \: t2 o+ P( h: @ 
 & a0 ?/ V' \8 N  j' N3 u/ B 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
  h* L& `3 V4 D( ^        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
1 B  e3 e- F$ }  [& |            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;& b' t% U7 x8 E 
 
; r4 [1 k1 F1 U, @8 R% N- Z3 y: ]    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
, c& @2 u9 ~, e        for (j = 0; j < IN; j++) 
! @* L4 B1 g\" S: p6 l3 F            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];( W8 A1 D& o0 |% L3 y; o 
 
! c# @+ L2 ?4 o% C$ p     + w5 n& \' v, a1 Q# o5 w 
      
1 C4 Q0 ]* O  i! m6 O+ K}: S. W+ p' a, o 
 
  k, K7 n7 T, }4 Sdouble result(double d1, double d2) 
/ C2 n; E& G1 W{9 c% Y4 N6 F) |0 \\" d\" ]/ ^ 
    int i, j; 
* `- ^0 v. `) ~4 d% v  ^+ ~    double sum;6 R2 O& y, d7 o4 k7 S! t* v/ A0 z 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
\" y- i: `7 l6 H, k8 L, P    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);. ]* N% U: W* W/ G% ?) w 
 
3 ]6 V$ L/ C( I$ P6 O    for (i = 0; i < NEURON; i++)! U2 M8 n0 |' q& W' J/ o: i 
    {9 r9 I# n7 o+ X  U: x 
        sum = 0;         ! k6 o8 L: ?4 S 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
$ @2 W1 [, ?/ u) y; |6 T5 ^# D        LbOut= Fx(sum); 
7 I( ]* h. p7 X9 f3 F2 W# p! G    } 
( X0 o5 ^: y9 Q' h! H 2 `) n\" R2 o& p9 G 
    sum = 0; 
2 K6 @$ w$ l, c/ q8 u2 v2 D    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
1 V) N\" B! c* W3 R, f8 ]        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];% Z% O% Z/ ?1 Q) k\" v 
      
# p0 J. J; `9 K- s! k    LcOut[0] = Fx(sum);  g* ?0 e) p7 f! |) B) p; i 
      
: m\" J: Q! x  r0 e0 E  n# ]6 N    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
) f( k. P  `/ h3 h. ] 
) N; S\" p7 S- D / E& E# o0 n! A* e/ l/ q4 m 
}- r4 d\" P. r; q0 d  [ 
void train(), y2 h* `  s* v5 S% w0 [/ D 
{ 
5 b3 E# S4 V) r4 Q4 Q    int i, j, no = 0;9 N7 o4 M. r8 }, t% h6 O 
    double e = 0;1 J: b  s2 n9 O' k\" a( Y! G+ Q 
    do{7 z$ _. {4 C7 }) B9 L) X. [ 
        e = 0; 
1 m: a  x: Z0 G3 k5 j& }$ o! Y        for (i = 0; i < DATA; i++) 
  A  u7 \  B. p        { 
\" {\" w4 @% Q1 l  @5 p            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
. ^8 B% V1 c: }& C8 q5 a  e* `/ I( P/ b            backUp(i); 
6 \1 Y- [  q2 i4 c& t4 l            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);3 M% z8 R7 b9 L3 I 
        } 
: {2 g2 k: l# R3 t! z$ X, I; k          
7 k+ X% v, Y- k: p! k        cout << no << " " << e << endl;5 S# i0 E0 H* f4 x, o 
        no++;  c4 N) o0 D# S4 ?  A/ ?/ O+ {3 J9 v! C 
    } while (no < 1000); 
0 P' M  L2 a, s / s  f( Q! F% ?5 S5 c3 Y6 B\" Y0 ^ 
 
3 ~( {- ]$ q1 U: r\" v} 
8 ?% k9 H+ W/ y 2 B& M+ k' E: r& {- F  S 
void  main(int argc, char const *argv[])* A\" t& Q0 g4 F; _ 
{ 
2 o5 J9 \3 P\" g4 g6 h     \" F( }$ t4 y: R% M* E 
    setSample(); 
) Q% C% z0 ?  P9 ~7 \- b( i    initNet(); 
0 A\" k$ N% F! }/ k\" x; t* b% [1 ?    train(); 
* P! w1 q2 @\" B0 \! A5 \    double a, b;1 \+ c; p, S& t 
    while (1) 
$ o1 b4 j- j  E; W, Y' R1 Y/ Q; n    { 
8 H' p( K# n+ {# f        cout << "print two numbers" << endl;; Z7 N3 @4 s5 d' I 
        cin >> a >> b;\" `& F9 t8 e/ D% ^  R  s$ b 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
2 k8 @6 J! S\" X3 d    }  r\" g\" ~' g* U' w. h  o 
     4 K# q/ b9 ?  s8 q5 B* D 
     8 u+ {9 k7 \. |/ F7 a3 T 
}

! N! |% U0 H4 g8 \! q. I% w* J! o \# K- w

zan