[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>3 P8 r: m' A- I& S7 V* y( L% w* K
#include <time.h>7 {( |. h& a& r4 ~7 }! v m* l
#include <math.h>: E& S/ D6 t$ Y. l
#include <stdlib.h>
1 `+ q# ]# _2 X3 w' |0 j#include <iostream>3 w( U, A0 }) B; O
using namespace std;: {: m+ N2 S$ P\" G3 s% u( T
#define DATA 800
6 M' m: Z; _( Y* g# M: y3 J/ {#define IN 2
! r4 M; @2 O- q/ t9 Q' }; Q; \0 s#define OUT 1, m\" ^\" f( c+ G7 P' \6 U
#define NEURON 45$ D q8 h) |' J) l( q: x
#define TRAINC 20000
|# E; p. {) [5 k7 c
5 X6 ?0 b* [3 adouble Fx(double x)
- w- n7 E4 ]# E: z{( E$ p, P' r, Q! a# |* p
return 1 / (1 + exp(-1 * x));
1 {1 K: p M% }7 K\" t8 I9 K}
, B; D, Y( K, s3 |6 z! ~' I1 M. t% z, M//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
2 S3 ^# `! M% D* V% u//样本输入; U0 x8 [0 [$ a\" N
double La[DATA][IN];
8 B4 I$ L) `5 Y, V+ J& e//样本输出! e, r9 z8 V1 A. A. [& t$ A
double Lc[DATA][OUT];
9 v) L2 |* v. F2 \//La->Lb权重' L9 U2 o/ ]' f$ ]1 F: S8 @
double Wab[NEURON][IN];/ S) J2 i; t# f
//Lb->Lc权重8 O; d# M, A\" d
double Wbc[OUT][NEURON];/ |$ u% u' ^. ?4 S: O
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...# Q- L! M8 ]% r\" z4 `! b G
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];% f6 v# {! {$ ]5 V* E8 f
! G2 l. t7 ]/ ~8 @//Lb层输出4 B' w9 X8 e( w& {* Y# I
double LbOut[NEURON];
: \6 R3 Y+ k5 Y( L. y1 [: k//Lc层输出
7 q6 q9 q7 e4 h) F) ndouble LcOut[OUT];, {6 w5 p7 M N( b4 {& |% H
2 R( ]% ~0 q\" G* g& T* u\" A//Lc层单元的一般化误差& F3 U9 Z7 x6 B\" c, r6 F
double Dc[OUT];8 C$ W$ b! a, c9 t3 D' ~
//Lb层单元的一般化误差( d$ } s# {8 \% g/ ~ k9 ?- s
double Db[NEURON];
3 h. I$ x! Z3 X1 I8 r# F& C1 Z, m $ Y9 F- d* ]6 D. R' g' I
//设置样本数据
; ~\" [ e, H* p% Pvoid setSample()
# h/ s! A/ E0 l+ T{
8 W4 f, w- g3 r\" W8 | srand((unsigned)time(NULL));% S+ C\" t( K( a3 f, S
int i, j;
) y+ S& i) }\" H* ~6 W for (i = 0; i < DATA; i++)
9 Y\" c7 [8 S, E {
9 v0 C( n/ v4 p, N5 f; Y( f: F for (j = 0; j < IN; j++)
4 s9 R% g1 _0 P' \ {
0 r7 q0 U* Q6 R0 ~ La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
9 n\" X6 g# V! N I; n }3 C) r4 x, _1 p% f! H: S* f6 m T
2 c7 \1 ^/ F+ G( b
for (j = 0; j < OUT; j++)) K) A6 P D- y# |$ r' r7 ^1 \: _
Lc[j] = La[0] + La[1];
+ j3 ~; v- t- V+ _) G, b }) |# U! c, E' H. [0 [1 V+ p% {1 Z
}$ m$ h- B+ Q9 m: I4 @
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
. j3 l( }9 B/ T( c9 I- Dvoid initNet()
+ t- f2 c% e3 l# w$ t4 L5 `( ?{0 T1 O( x8 @2 J x3 D
srand((unsigned)time(NULL));
: d9 g+ ^) n) k1 v# C //两部分的权值设置随机值【-1,1】
' U\" k+ q! n3 w4 Y int i, j;
for (i = 0; i < NEURON; i++)
0 ?+ e5 V# H\" @; r for (j = 0; j < IN; j++)
6 O+ _) Y\" s' }. A {* u$ Z' X\" j: q; T
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
5 \8 I' D5 A! \/ a) z. [6 V% ` Wab[j] /= 20;
. n0 S. y# [9 D. N }6 B* t& s v. u
- s5 [: E- q8 M
for (i = 0; i < OUT; i++)
# R\" w+ i3 d2 ^ for (j = 0; j < NEURON; j++)
6 p4 }: }0 U% M- } {
& w8 ]6 _! ^* o Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
: C; a6 q\" w\" t) I' K) k( K Wbc[j] /= 20;
, p; y& P1 {; W. y) n# i8 ? }
8 P8 G o I/ s' n' I% F. _: v
1 v& G* K) ^' w: J3 q }6 Q\" y3 k //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
/ o; _- `8 x: f7 w3 [* A$ x. e for (i = 0; i < IN; i++)
4 L4 {/ ~% Z9 V- j* n {
$ t3 u5 _' K% [0 U' [0 P+ w
! \2 x7 \\" Z4 D. d4 M: N MinIn = MaxIn = La[0];
$ v9 `4 i' h0 M8 o5 F; O. o& N for (j = 0; j < DATA; j++)
5 R% |. K8 q7 G {1 z: q5 }1 h$ L( B5 s
if (MinIn > La[j])
2 t2 [9 W4 U, y1 A% ~' ?* J MinIn = La[j];# A- I/ R$ m2 e) W) r
if (MaxIn < La[j])
6 e4 G* F4 x% `! |& ] MaxIn = La[j];
7 X7 M' R/ e' [! C }
: B2 g: S0 U% r) Z+ H
8 l% N) m8 `7 `5 s0 U / i; H. w9 [\" B0 R* F! p9 H, \3 ]
}/ d9 N }+ P- c4 [8 v/ ]) S
: W! Q9 L- t9 r7 r5 B. o for (i = 0; i < OUT; i++). k6 P2 w& n# u% V7 \8 S
{% ~. S/ E: W; J. q& p
. k& t2 g3 g/ e* t! P- [2 S4 O' J MinOut = MaxOut = Lc[0];8 c, |: A$ _! O$ j/ i2 L* L7 u, X
for (j = 0; j < DATA; j++)
/ V) ?2 r. V6 P% E0 G- v; H {
4 k9 v. }8 z) j. c @7 p+ { if (MinOut > Lc[j])
9 E, i% E! {4 C* j& x, B MinOut = Lc[j];
) U) d3 F% B0 I+ I2 x2 h if (MaxOut < Lc[j])$ J6 P, I& z( J3 Y/ a. z/ N% U
MaxOut = Lc[j];
) A9 p3 Z9 t: z8 O+ _( d }
! C3 s3 u( ]6 B* c6 l, o\" X* }
* z. K7 X6 C x1 w }% {) N, Y! A9 b+ f9 s\" F
\" g& T# p; F5 d3 p& L% J) p //归一化
- z\" G' T8 L3 X% Y for (i = 0; i < IN; i++); m0 N. v; M5 A' j
for (j = 0; j < DATA; j++)1 o, n) y! h( B- T5 J7 Y& z# t0 u
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& D\" X. L- G- I! j+ R+ c2 i& A9 K7 l/ i
% |& T6 E- K\" b6 y3 J/ p * E3 ~; e8 M1 W' ~
for (i = 0; i < OUT; i++)$ E. j; Y8 h Q2 c9 c! E* y
for (j = 0; j < DATA; j++)- N8 p* a! [$ y- y* ]- A
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);- U- l5 l& y! {/ Q/ }\" [
6 P. g8 T1 U\" W# b8 p2 \9 S
( z; G6 ~; s* K; t6 J. `
6 E- q/ i# g3 `
}; M, L& A, X' i, c' q* }3 ^
void getActiveVal(int dataIndex)8 a5 c' K3 a1 X! q# N$ o\" S
{9 f' J8 ]! E* j/ n
int i, j;+ m9 j) I2 A: u
double sum;
. Y+ i! ~: g5 K/ Y' L5 C for (i = 0; i < NEURON; i++). o b; p5 W1 q7 z6 W3 j
{ l. w `3 O/ P) x; f# S7 X. Z. V
sum = 0;
6 D4 w6 L8 m* K5 e: W3 ~ for (j = 0; j < IN; j++)- Q y0 ]4 N# V9 ?4 ~: V
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
: m8 j6 }\" m: ` \
1 F, k K& e9 j; J! H, W3 _ LbOut = Fx(sum);
; U1 }+ U5 V3 F$ G% K! s7 c& d2 B7 N7 B : r6 p4 _& Q5 L2 j! H1 p! d
}
. U9 d# d9 ?\" m! f+ c t
+ f) N# |# ] B! i for (i = 0; i < OUT; i++)
' V8 o, V/ F- `+ J {
' g: C F) F2 ?( U\" C sum = 0;: k% l9 d% R, l3 o @* X8 y8 @
for (j = 0; j < NEURON; j++)
( C3 M# e# b) j, i5 n$ a# k# r sum += Wbc[j] * LbOut[j];% T# E' w Q& {$ o) q1 i, U4 K4 w
) _' o0 p1 u4 u- [0 k/ Q% ]
LcOut = Fx(sum);
d0 k% V9 a+ R0 K& [ }1 {+ ~7 m3 O# ]; D
}: s( ?! Z$ _0 t' a2 U; s2 J8 A
void backUp(int dataIndex)
, j& h( o$ l\" q{( c\" M: K$ [ J: R9 A4 f' O: j
int i, j;& J+ E A\" s9 Z$ _; B4 l8 Z. Y3 ?
double sum = 0;
3 D! V% k8 t: Z. p* u! n //Lc层单元的一般化误差
8 U' K, U9 r+ z\" n* } for (i = 0; i < OUT; i++)5 }# c# H; ?2 s7 _6 H$ [
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
) e1 B4 S- H: M* `+ ?1 I
/ D+ K+ q9 ?9 y8 {- n //Lb层单元的一般化误差- ]/ L, H0 _& L! i0 }! n% f) |1 l/ k
for (i = 0; i < NEURON; i++)8 P4 E0 ~( L8 A) v9 p. t
{
2 T) e8 X: p) ~2 T9 o# O sum = 0;& [* F/ @9 U1 U
for (j = 0; j < OUT; j++)* y: p& Q: D+ A! I8 L4 a
{
* F6 Y# ^% U& t& P* N8 j$ `- n sum += Wbc[j] * Dc[j];
6 h% o5 a7 a w3 E& t+ l. v$ y }
6 _( \$ _' O' G. m- i Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;8 f. X; ]/ P; Q/ G- X% J
}
3 m/ t7 g' h& g2 v. H' }6 r2 b) s
- @\" J5 c' T3 [2 X; Q1 d: w* N1 l double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;% S+ \8 c& c% q& j
9 H$ ]; m% |: G. d! d+ b8 I
for (i = 0; i < OUT; i++)
% f7 k4 ` S) {0 L for (j = 0; j < NEURON; j++)
0 p$ n6 @, d, \8 o- o& ~ Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;. i( {$ J5 G1 C% c2 o( `
4 G- C! R+ X) ]$ S; T; u/ @1 p5 m
for (i = 0; i < NEURON; i++)
6 B0 @+ X, Y+ }8 X# p- |. N for (j = 0; j < IN; j++)
' `* a( w5 _/ F Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];& R5 |8 t' A' v+ j( `4 b4 ?/ N
* R X; K( d2 Y5 p& X2 T. h( k
+ E7 F4 }8 [) Y
! g5 J, z* f% f2 }6 v- I1 h}
2 M6 s; a7 R' e0 u9 f
2 t5 T% h8 x, i5 m; x$ Edouble result(double d1, double d2)7 T. C& K& _- G g# M\" w# E
{( j9 g8 [; g! R/ B0 R
int i, j;
' A5 V\" ~1 K6 ?$ d; n double sum;( Q. d9 A5 W( V! \8 P
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
5 `: b7 u1 D3 R; K& j d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);& A& \; i. q( C* p8 f# u }
: C& ], W- y8 G/ r- d' ~; _/ O8 [& U for (i = 0; i < NEURON; i++)! P8 G: Y$ G1 y- {
{
3 d9 K9 Q+ ]+ Y\" u1 C& N sum = 0; % G3 D8 g4 B2 k) Q9 f
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
9 {. a* G# H( s, w4 j LbOut= Fx(sum);
6 j6 @* R8 J! y9 N+ f( H& f }. H; W2 m' s3 ~
) w$ Y% f6 z. \$ c7 v) x2 x sum = 0;
X3 Q' i2 r* e* l4 r; K for (j = 0; j < NEURON; j++)' f. z\" b& {1 W\" n: P/ B0 p$ P( D
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
, X% P$ j ]3 D% d/ j* c0 k\" } 2 S0 D7 O$ t+ `3 n M E
LcOut[0] = Fx(sum);/ r/ A/ u8 I3 b) i6 T( j& d8 r
/ n! K! Q9 [5 n9 I4 P; M
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;8 p/ h% a: K( |
) |! h' ]* }4 W! h1 b$ A& q
4 K& R0 b! O& r
}4 l8 }( U3 H' j* w: X
void train()3 x\" B; Q( N# c
{
. ]9 w/ b. \* c int i, j, no = 0;
! p3 h, ~( i8 D4 ^9 q7 c double e = 0;& p% `# E- ~8 ~, _, y
do{$ m0 w, a6 H\" C( J) [
e = 0;6 c/ V- r- T/ s
for (i = 0; i < DATA; i++)
( a# m* k$ p7 S8 b3 t {9 Z( _* B' |\" V
getActiveVal(i);
1 y% ?' Y5 J! @# T$ s$ O) [ backUp(i);8 x, E, ?$ `* w w7 k
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);' ^. X* L5 @3 Q* A& d
}
6 h6 P) t! {& o& R& B% k
+ k) \8 m* q8 E6 x- g* K cout << no << " " << e << endl;
! A5 w\" z- f. ]: p2 C no++;2 L+ g8 v4 t& d
} while (no < 1000);/ C7 Z& q5 h6 u8 E: o$ U
8 ~! K+ y: z3 \# _) @% Q
8 K) b- H# T# N6 Q2 I7 A- G}
, [% W; x. l6 p/ ~6 F: {( v 5 D' i6 x! g: e
void main(int argc, char const *argv[])
8 R1 s% C$ s4 t' t/ N% O$ A{# h, Z\" S. q) Q; U
4 }1 Y5 H0 |4 s
setSample();, h; A4 N) |) c0 a* W4 O
initNet();
4 ~6 t8 W; L) c0 x\" H# y6 Q/ z train();
9 S; g; w* _6 [6 J double a, b;
l. J1 P/ `& n* p+ g while (1)6 D# `5 Z: e! q0 o3 r1 j3 @
{
2 z8 h6 h. U# T8 I/ Y cout << "print two numbers" << endl;0 ^9 t1 i- _0 D- f7 t
cin >> a >> b;
$ O+ `4 s6 u: V. V7 J: t; p, } cout << "result:" << result(a, b) << endl;
; | K) S2 O* g$ r }0 ?6 w$ i6 p# n p7 p) X6 g
7 `$ n2 A. Z\" m+ e* }
. c! g) H+ ?8 Y}

#include <stdio.h>3 P8 r: m' A- I& S7 V* y( L% w* K 
#include <time.h>7 {( |. h& a& r4 ~7 }! v  m* l 
#include <math.h>: E& S/ D6 t$ Y. l 
#include <stdlib.h> 
1 `+ q# ]# _2 X3 w' |0 j#include <iostream>3 w( U, A0 }) B; O 
using namespace std;: {: m+ N2 S$ P\" G3 s% u( T 
#define DATA  800 
6 M' m: Z; _( Y* g# M: y3 J/ {#define IN 2 
! r4 M; @2 O- q/ t9 Q' }; Q; \0 s#define OUT 1, m\" ^\" f( c+ G7 P' \6 U 
#define NEURON 45$ D  q8 h) |' J) l( q: x 
#define TRAINC 20000 
  |# E; p. {) [5 k7 c 
5 X6 ?0 b* [3 adouble Fx(double x) 
- w- n7 E4 ]# E: z{( E$ p, P' r, Q! a# |* p 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
1 {1 K: p  M% }7 K\" t8 I9 K} 
, B; D, Y( K, s3 |6 z! ~' I1 M. t% z, M//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
2 S3 ^# `! M% D* V% u//样本输入; U0 x8 [0 [$ a\" N 
double La[DATA][IN]; 
8 B4 I$ L) `5 Y, V+ J& e//样本输出! e, r9 z8 V1 A. A. [& t$ A 
double Lc[DATA][OUT]; 
9 v) L2 |* v. F2 \//La->Lb权重' L9 U2 o/ ]' f$ ]1 F: S8 @ 
double Wab[NEURON][IN];/ S) J2 i; t# f 
//Lb->Lc权重8 O; d# M, A\" d 
double Wbc[OUT][NEURON];/ |$ u% u' ^. ?4 S: O 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...# Q- L! M8 ]% r\" z4 `! b  G 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];% f6 v# {! {$ ]5 V* E8 f 
 
! G2 l. t7 ]/ ~8 @//Lb层输出4 B' w9 X8 e( w& {* Y# I 
double LbOut[NEURON]; 
: \6 R3 Y+ k5 Y( L. y1 [: k//Lc层输出 
7 q6 q9 q7 e4 h) F) ndouble LcOut[OUT];, {6 w5 p7 M  N( b4 {& |% H 
 
2 R( ]% ~0 q\" G* g& T* u\" A//Lc层单元的一般化误差& F3 U9 Z7 x6 B\" c, r6 F 
double Dc[OUT];8 C$ W$ b! a, c9 t3 D' ~ 
//Lb层单元的一般化误差( d$ }  s# {8 \% g/ ~  k9 ?- s 
double Db[NEURON]; 
3 h. I$ x! Z3 X1 I8 r# F& C1 Z, m $ Y9 F- d* ]6 D. R' g' I 
//设置样本数据 
; ~\" [  e, H* p% Pvoid setSample() 
# h/ s! A/ E0 l+ T{ 
8 W4 f, w- g3 r\" W8 |    srand((unsigned)time(NULL));% S+ C\" t( K( a3 f, S 
    int i, j; 
) y+ S& i) }\" H* ~6 W    for (i = 0; i < DATA; i++) 
9 Y\" c7 [8 S, E    { 
9 v0 C( n/ v4 p, N5 f; Y( f: F        for (j = 0; j < IN; j++) 
4 s9 R% g1 _0 P' \        { 
0 r7 q0 U* Q6 R0 ~            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
9 n\" X6 g# V! N  I; n        }3 C) r4 x, _1 p% f! H: S* f6 m  T 
 2 c7 \1 ^/ F+ G( b 
        for (j = 0; j < OUT; j++)) K) A6 P  D- y# |$ r' r7 ^1 \: _ 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
+ j3 ~; v- t- V+ _) G, b    }) |# U! c, E' H. [0 [1 V+ p% {1 Z 
}$ m$ h- B+ Q9 m: I4 @ 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
. j3 l( }9 B/ T( c9 I- Dvoid initNet() 
+ t- f2 c% e3 l# w$ t4 L5 `( ?{0 T1 O( x8 @2 J  x3 D 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
: d9 g+ ^) n) k1 v# C    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
' U\" k+ q! n3 w4 Y    int i, j; 
  I\" U, s5 \% h* e' k; {5 F  T3 _! y    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
0 ?+ e5 V# H\" @; r        for (j = 0; j < IN; j++) 
6 O+ _) Y\" s' }. A        {* u$ Z' X\" j: q; T 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
5 \8 I' D5 A! \/ a) z. [6 V% `            Wab[j] /= 20; 
. n0 S. y# [9 D. N        }6 B* t& s  v. u 
 - s5 [: E- q8 M 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
# R\" w+ i3 d2 ^        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
6 p4 }: }0 U% M- }        { 
& w8 ]6 _! ^* o            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
: C; a6 q\" w\" t) I' K) k( K            Wbc[j] /= 20; 
, p; y& P1 {; W. y) n# i8 ?        } 
8 P8 G  o  I/ s' n' I% F. _: v      
1 v& G* K) ^' w: J3 q  }6 Q\" y3 k    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
/ o; _- `8 x: f7 w3 [* A$ x. e    for (i = 0; i < IN; i++) 
4 L4 {/ ~% Z9 V- j* n    { 
$ t3 u5 _' K% [0 U' [0 P+ w          
! \2 x7 \\" Z4 D. d4 M: N        MinIn = MaxIn = La[0]; 
$ v9 `4 i' h0 M8 o5 F; O. o& N        for (j = 0; j < DATA; j++) 
5 R% |. K8 q7 G        {1 z: q5 }1 h$ L( B5 s 
            if (MinIn > La[j]) 
2 t2 [9 W4 U, y1 A% ~' ?* J                MinIn = La[j];# A- I/ R$ m2 e) W) r 
            if (MaxIn < La[j]) 
6 e4 G* F4 x% `! |& ]                MaxIn = La[j]; 
7 X7 M' R/ e' [! C        } 
: B2 g: S0 U% r) Z+ H      
8 l% N) m8 `7 `5 s0 U         / i; H. w9 [\" B0 R* F! p9 H, \3 ] 
    }/ d9 N  }+ P- c4 [8 v/ ]) S 
 
: W! Q9 L- t9 r7 r5 B. o    for (i = 0; i < OUT; i++). k6 P2 w& n# u% V7 \8 S 
    {% ~. S/ E: W; J. q& p 
          
. k& t2 g3 g/ e* t! P- [2 S4 O' J        MinOut = MaxOut = Lc[0];8 c, |: A$ _! O$ j/ i2 L* L7 u, X 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
/ V) ?2 r. V6 P% E0 G- v; H        { 
4 k9 v. }8 z) j. c  @7 p+ {            if (MinOut > Lc[j]) 
9 E, i% E! {4 C* j& x, B                MinOut = Lc[j]; 
) U) d3 F% B0 I+ I2 x2 h            if (MaxOut < Lc[j])$ J6 P, I& z( J3 Y/ a. z/ N% U 
                MaxOut = Lc[j]; 
) A9 p3 Z9 t: z8 O+ _( d        } 
! C3 s3 u( ]6 B* c6 l, o\" X* } 
* z. K7 X6 C  x1 w    }% {) N, Y! A9 b+ f9 s\" F 
 
\" g& T# p; F5 d3 p& L% J) p    //归一化 
- z\" G' T8 L3 X% Y    for (i = 0; i < IN; i++); m0 N. v; M5 A' j 
        for (j = 0; j < DATA; j++)1 o, n) y! h( B- T5 J7 Y& z# t0 u 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& D\" X. L- G- I! j+ R+ c2 i& A9 K7 l/ i 
             
% |& T6 E- K\" b6 y3 J/ p * E3 ~; e8 M1 W' ~ 
    for (i = 0; i < OUT; i++)$ E. j; Y8 h  Q2 c9 c! E* y 
        for (j = 0; j < DATA; j++)- N8 p* a! [$ y- y* ]- A 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);- U- l5 l& y! {/ Q/ }\" [ 
         6 P. g8 T1 U\" W# b8 p2 \9 S 
             ( z; G6 ~; s* K; t6 J. ` 
 6 E- q/ i# g3 ` 
}; M, L& A, X' i, c' q* }3 ^ 
void getActiveVal(int dataIndex)8 a5 c' K3 a1 X! q# N$ o\" S 
{9 f' J8 ]! E* j/ n 
    int i, j;+ m9 j) I2 A: u 
    double sum; 
. Y+ i! ~: g5 K/ Y' L5 C    for (i = 0; i < NEURON; i++). o  b; p5 W1 q7 z6 W3 j 
    {  l. w  `3 O/ P) x; f# S7 X. Z. V 
        sum = 0; 
6 D4 w6 L8 m* K5 e: W3 ~        for (j = 0; j < IN; j++)- Q  y0 ]4 N# V9 ?4 ~: V 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
: m8 j6 }\" m: `  \          
1 F, k  K& e9 j; J! H, W3 _        LbOut = Fx(sum); 
; U1 }+ U5 V3 F$ G% K! s7 c& d2 B7 N7 B : r6 p4 _& Q5 L2 j! H1 p! d 
    } 
. U9 d# d9 ?\" m! f+ c  t 
+ f) N# |# ]  B! i    for (i = 0; i < OUT; i++) 
' V8 o, V/ F- `+ J    { 
' g: C  F) F2 ?( U\" C        sum = 0;: k% l9 d% R, l3 o  @* X8 y8 @ 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
( C3 M# e# b) j, i5 n$ a# k# r            sum += Wbc[j] * LbOut[j];% T# E' w  Q& {$ o) q1 i, U4 K4 w 
         ) _' o0 p1 u4 u- [0 k/ Q% ] 
        LcOut = Fx(sum); 
  d0 k% V9 a+ R0 K& [    }1 {+ ~7 m3 O# ]; D 
}: s( ?! Z$ _0 t' a2 U; s2 J8 A 
void backUp(int dataIndex) 
, j& h( o$ l\" q{( c\" M: K$ [  J: R9 A4 f' O: j 
    int i, j;& J+ E  A\" s9 Z$ _; B4 l8 Z. Y3 ? 
    double sum = 0; 
3 D! V% k8 t: Z. p* u! n    //Lc层单元的一般化误差 
8 U' K, U9 r+ z\" n* }    for (i = 0; i < OUT; i++)5 }# c# H; ?2 s7 _6 H$ [ 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
) e1 B4 S- H: M* `+ ?1 I 
/ D+ K+ q9 ?9 y8 {- n    //Lb层单元的一般化误差- ]/ L, H0 _& L! i0 }! n% f) |1 l/ k 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)8 P4 E0 ~( L8 A) v9 p. t 
    { 
2 T) e8 X: p) ~2 T9 o# O        sum = 0;& [* F/ @9 U1 U 
        for (j = 0; j < OUT; j++)* y: p& Q: D+ A! I8 L4 a 
        { 
* F6 Y# ^% U& t& P* N8 j$ `- n            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
6 h% o5 a7 a  w3 E& t+ l. v$ y        } 
6 _( \$ _' O' G. m- i        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;8 f. X; ]/ P; Q/ G- X% J 
    } 
3 m/ t7 g' h& g2 v. H' }6 r2 b) s 
- @\" J5 c' T3 [2 X; Q1 d: w* N1 l    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;% S+ \8 c& c% q& j 
 9 H$ ]; m% |: G. d! d+ b8 I 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
% f7 k4 `  S) {0 L        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
0 p$ n6 @, d, \8 o- o& ~            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;. i( {$ J5 G1 C% c2 o( ` 
 4 G- C! R+ X) ]$ S; T; u/ @1 p5 m 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
6 B0 @+ X, Y+ }8 X# p- |. N        for (j = 0; j < IN; j++) 
' `* a( w5 _/ F            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];& R5 |8 t' A' v+ j( `4 b4 ?/ N 
 * R  X; K( d2 Y5 p& X2 T. h( k 
     + E7 F4 }8 [) Y 
      
! g5 J, z* f% f2 }6 v- I1 h} 
2 M6 s; a7 R' e0 u9 f 
2 t5 T% h8 x, i5 m; x$ Edouble result(double d1, double d2)7 T. C& K& _- G  g# M\" w# E 
{( j9 g8 [; g! R/ B0 R 
    int i, j; 
' A5 V\" ~1 K6 ?$ d; n    double sum;( Q. d9 A5 W( V! \8 P 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
5 `: b7 u1 D3 R; K& j    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);& A& \; i. q( C* p8 f# u  } 
 
: C& ], W- y8 G/ r- d' ~; _/ O8 [& U    for (i = 0; i < NEURON; i++)! P8 G: Y$ G1 y- { 
    { 
3 d9 K9 Q+ ]+ Y\" u1 C& N        sum = 0;         % G3 D8 g4 B2 k) Q9 f 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
9 {. a* G# H( s, w4 j        LbOut= Fx(sum); 
6 j6 @* R8 J! y9 N+ f( H& f    }. H; W2 m' s3 ~ 
 
) w$ Y% f6 z. \$ c7 v) x2 x    sum = 0; 
  X3 Q' i2 r* e* l4 r; K    for (j = 0; j < NEURON; j++)' f. z\" b& {1 W\" n: P/ B0 p$ P( D 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
, X% P$ j  ]3 D% d/ j* c0 k\" }     2 S0 D7 O$ t+ `3 n  M  E 
    LcOut[0] = Fx(sum);/ r/ A/ u8 I3 b) i6 T( j& d8 r 
     / n! K! Q9 [5 n9 I4 P; M 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;8 p/ h% a: K( | 
 ) |! h' ]* }4 W! h1 b$ A& q 
 4 K& R0 b! O& r 
}4 l8 }( U3 H' j* w: X 
void train()3 x\" B; Q( N# c 
{ 
. ]9 w/ b. \* c    int i, j, no = 0; 
! p3 h, ~( i8 D4 ^9 q7 c    double e = 0;& p% `# E- ~8 ~, _, y 
    do{$ m0 w, a6 H\" C( J) [ 
        e = 0;6 c/ V- r- T/ s 
        for (i = 0; i < DATA; i++) 
( a# m* k$ p7 S8 b3 t        {9 Z( _* B' |\" V 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
1 y% ?' Y5 J! @# T$ s$ O) [            backUp(i);8 x, E, ?$ `* w  w7 k 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);' ^. X* L5 @3 Q* A& d 
        } 
6 h6 P) t! {& o& R& B% k          
+ k) \8 m* q8 E6 x- g* K        cout << no << " " << e << endl; 
! A5 w\" z- f. ]: p2 C        no++;2 L+ g8 v4 t& d 
    } while (no < 1000);/ C7 Z& q5 h6 u8 E: o$ U 
 
8 ~! K+ y: z3 \# _) @% Q 
8 K) b- H# T# N6 Q2 I7 A- G} 
, [% W; x. l6 p/ ~6 F: {( v 5 D' i6 x! g: e 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
8 R1 s% C$ s4 t' t/ N% O$ A{# h, Z\" S. q) Q; U 
     4 }1 Y5 H0 |4 s 
    setSample();, h; A4 N) |) c0 a* W4 O 
    initNet(); 
4 ~6 t8 W; L) c0 x\" H# y6 Q/ z    train(); 
9 S; g; w* _6 [6 J    double a, b; 
  l. J1 P/ `& n* p+ g    while (1)6 D# `5 Z: e! q0 o3 r1 j3 @ 
    { 
2 z8 h6 h. U# T8 I/ Y        cout << "print two numbers" << endl;0 ^9 t1 i- _0 D- f7 t 
        cin >> a >> b; 
$ O+ `4 s6 u: V. V7 J: t; p, }        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
; |  K) S2 O* g$ r    }0 ?6 w$ i6 p# n  p7 p) X6 g 
     7 `$ n2 A. Z\" m+ e* } 
      
. c! g) H+ ?8 Y}

# G4 {/ `( R) I# }( r+ _2 j. a7 @" U
. F, ^3 V+ _% u6 _+ b+ v( {

zan