[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>
4 O7 b# G3 [7 a+ F. @+ Q#include <time.h>2 n4 m8 Q( a8 K7 ^
#include <math.h>6 |4 J8 g# p* i
#include <stdlib.h>
g- Y- ~0 K& Z0 J1 N; O3 s% {* B$ |#include <iostream>
( T1 a; A; V) d. t$ ^$ @using namespace std;
7 i5 @0 {# t7 L& h#define DATA 800
A4 x$ j& J4 S3 K+ a8 Y0 V+ b* _#define IN 2, [\" a/ Z- C) o; Q1 T6 y
#define OUT 1! u ?1 T% V+ d0 z! z0 W1 a3 k
#define NEURON 45
2 ?, f- Q6 F8 R& N N- s! a#define TRAINC 20000
# o5 ?2 |% G, Y( b' N% H; h
9 ^% D& A% k\" E4 D( z) p) bdouble Fx(double x)7 g& D& P) w- V! ~
{
+ K+ N$ q9 `5 f return 1 / (1 + exp(-1 * x));
; k# i2 n' W6 Q2 ]+ Z}5 @+ \& x0 I3 b1 o( l
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层% U/ f6 m f4 z6 I) C! x
//样本输入
1 r; ?# L; e: D. K# P& ^, Pdouble La[DATA][IN];; D( |* L8 |+ q1 ]7 O3 J, H
//样本输出
/ {: O5 ^. h/ X( t: u7 Kdouble Lc[DATA][OUT];# G2 f0 ?/ @4 z2 e. e$ P+ ? ^
//La->Lb权重& ?% S/ a v! ?! t% c7 I8 N
double Wab[NEURON][IN];
& w! M5 P\" F* o' I\" W4 ?, l$ H//Lb->Lc权重
1 b! i2 F8 E% ~# k% a: ?double Wbc[OUT][NEURON];6 u8 v3 b3 d\" u& t0 v
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
! m9 A& U' j\" Vdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
8 G2 h8 _( u8 [/ v 0 A# Z, L! h8 ~) \4 a* z! {
//Lb层输出
% S. H& K P3 _! xdouble LbOut[NEURON];6 H0 c3 B, V3 d
//Lc层输出- D, C7 V5 F5 N/ F5 c
double LcOut[OUT];
+ R. e5 O1 i8 X; T
7 G5 l. o& y9 F X. }9 H//Lc层单元的一般化误差
5 M( _\" K% R( ^double Dc[OUT];' |; R\" A9 J z& P0 C5 h, U\" R
//Lb层单元的一般化误差
5 }. V. k' o$ O8 N }8 N3 r( Vdouble Db[NEURON];
% s8 @# X( j7 M N\" Q) d; | 1 N/ T( W% y; ?# [ r
//设置样本数据6 A4 Z/ G' N\" P
void setSample()5 U8 Q% B- a& M
{
/ y$ V% }3 v- {7 l7 y; p9 V srand((unsigned)time(NULL));
\" _# T8 e. n5 B7 e int i, j;$ K$ R# b& f2 S, z2 g, A
for (i = 0; i < DATA; i++)
! [5 b$ k% E5 Y& z1 J; I: h* g; K {
3 g! v; U! B1 \2 [* s! ], k3 ^ for (j = 0; j < IN; j++)
# h\" R! s% b4 w2 i! O {/ H2 q4 s2 n# a: n) l% V. d8 S7 `
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;( W0 D% T, u5 G. V; ?# [9 p
}
\" K# s: I/ T, a! a+ Q
* A\" o9 u6 B4 z' Q% N: `! w% X for (j = 0; j < OUT; j++)
& D\" K( s& P y7 \ Lc[j] = La[0] + La[1];: C o, C# n4 | p\" C' `
}5 W# {& g\" N9 J, [0 Y9 m, t+ l
}
\" G# I) \3 u) p( C% s4 ~//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
\" K4 h6 G' q+ V8 V \void initNet()
) i4 A l+ S: T& L9 r3 s$ k1 }. M' r{
3 B) u, L1 D% [/ g) X8 ^8 `. Q srand((unsigned)time(NULL));
, P. g\" M4 D& x l1 Z //两部分的权值设置随机值【-1,1】- t l$ w( L- ~# I: c& f% Z4 D( V
int i, j;
- J- F' h0 g5 o- v for (i = 0; i < NEURON; i++)( L# n/ E% @* Q6 ~5 V2 |
for (j = 0; j < IN; j++)
\" g+ t$ l& ?% A9 q% t {4 }* ~5 E\" `4 Y2 }. q: j6 S1 r
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
; I6 g4 r% N: X- k8 s Wab[j] /= 20;
5 B% Q1 D |+ p$ _6 H }
/ y+ f5 a) B% a+ |; @\" L5 j x
; _8 z6 V0 Q2 o) T+ u for (i = 0; i < OUT; i++)2 @. L6 i. I1 B1 ?1 M+ [
for (j = 0; j < NEURON; j++)) B4 C0 Z# @0 u, K
{9 n! ?. G) }9 n1 O) a+ s
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
5 ?\" Z7 [2 E6 s m. X$ R4 d3 J Wbc[j] /= 20;
# Y7 N9 |. ]' y }
, m m' w, T7 S, l, k- E+ ~
! j4 F9 z. t! O. q; C/ t, J //找出每个向量最小最大值，并进行归一化0 ~2 M) ?\" M/ A
for (i = 0; i < IN; i++)! g, O0 [6 V9 Z! E, ?- W8 a# L
{. l5 S( G3 I2 r$ K6 F% z6 u9 @
- O% F+ x' @( H
MinIn = MaxIn = La[0];
' L6 Q d, _+ [0 | for (j = 0; j < DATA; j++)
0 G+ @, Q5 U* t& W+ j {5 b2 U8 @9 F7 m! Y- T
if (MinIn > La[j])2 e B( G$ A+ x) L( `& b
MinIn = La[j];) D- r2 ~. {0 f+ M
if (MaxIn < La[j])
, m9 h t L$ r MaxIn = La[j];! l6 N( i8 H\" n8 K, O\" V7 Q
}
' K) B* ?5 t+ R% ]. G; O: n) m + T# z! p) @& h/ m1 m1 K) C
\" r5 D4 c. n5 U4 [9 s0 {5 m2 f/ } }
( |$ \: L- g) Y+ A, j\" @5 G
( n, D. F2 ?4 k* L+ [$ [2 @ for (i = 0; i < OUT; i++)( r w1 _: L$ J9 u
{; b0 l) e/ f3 |3 g+ d. P8 z
- b( j7 O) e4 i/ K
MinOut = MaxOut = Lc[0];9 d( e4 O\" s( J1 v
for (j = 0; j < DATA; j++)/ H/ V6 f: Y8 o+ E# I; Z
{
- i! u3 r6 R& o, n$ a( @ if (MinOut > Lc[j])3 E# y3 R* ~# Y0 W k3 ^% _/ L, I; s
MinOut = Lc[j];- R* Y4 s) @# ?, E4 t5 n* e4 @
if (MaxOut < Lc[j])* R. t6 e( ]8 x
MaxOut = Lc[j];3 H) E! r- o `/ f\" N: @' _
}
; N7 Z) ]' A8 n: D( [6 C/ v
5 w9 b& A\" Z% f+ n2 r# u k }
# w\" N6 V6 F& j8 D
* I& ?% j9 r1 g/ a9 k4 b- j //归一化: J0 U* K( l# \! I) j2 X
for (i = 0; i < IN; i++)2 B: ^* l5 l\" _, M0 _) H2 F
for (j = 0; j < DATA; j++)
9 X9 @8 u% p2 {! b6 {2 H La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& d* B N3 C+ R: {) E% m
8 F$ {* |2 K' }$ A, k1 a# Z! a; U
9 h0 y& @: {# K! _- K0 \ for (i = 0; i < OUT; i++)7 @' E+ S6 L6 d1 x. g- R$ ]% Z% t, W
for (j = 0; j < DATA; j++)
- {\" W0 n( {. b/ O+ B7 h8 N3 Y4 C# A Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
, b2 k5 v$ v2 c. @ 5 G% e; B\" K0 G
\" Z/ a4 {) B/ s9 Y1 V) k
; a4 ^\" i& D) b2 \ e; b+ N}0 _& c( q# J: m: k. u# D
void getActiveVal(int dataIndex)9 S8 x, H4 @! D7 u) ^3 G
{5 l( T$ }/ x0 A$ H( d. ^
int i, j;
/ g! x& I0 K) | double sum;. x3 q ~+ d! X( T W h% o5 H
for (i = 0; i < NEURON; i++)
5 A/ a5 z: t0 s {' ~0 e3 h\" {8 @7 H. T
sum = 0;
' H6 x5 u% o+ ^% [: K! n: W for (j = 0; j < IN; j++). G$ }* [% Z: S/ F' l/ `7 Q
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];* c( S$ |+ Y: ~; j
& K1 s5 f6 n1 Y, Q5 V LbOut = Fx(sum);
. V. [/ `( _' J# ^+ U3 l
7 \4 H0 X, D) F8 H# v }1 N/ U- [0 X. J: w
$ n1 i$ ~( \$ G+ ~! |$ i for (i = 0; i < OUT; i++)( K) v5 M) e; ?$ ^) g3 {
{
t! D; p* ^5 _6 _ sum = 0;& h5 M2 f F' W* |/ ?% v
for (j = 0; j < NEURON; j++)
: D+ z1 p% m; f sum += Wbc[j] * LbOut[j];
! M6 e\" [9 j- X% k4 p+ ]% E# b 6 I3 o. { ?6 Q6 g- J C
LcOut = Fx(sum);5 O$ O1 k V- J. M/ Q
}
; P; n2 ] N* @, E. S}
! l: n* ~2 o1 D( e( G6 e. H& lvoid backUp(int dataIndex)
2 \( j! S& a. T0 x{9 ^ |& t3 U, P0 F J! ?
int i, j;
, z! @6 Y3 T: _1 D+ N, W3 b double sum = 0;. h3 g. ]4 P8 K2 D( X
//Lc层单元的一般化误差! t6 S* w4 M, z9 j- i/ @( f2 p; X
for (i = 0; i < OUT; i++)
7 Z) k p' @( H3 l Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);* M; s; i5 t8 O- d, b
! Z! {4 ?. V6 L //Lb层单元的一般化误差3 O+ x( I# p& U$ t\" {
for (i = 0; i < NEURON; i++)% m0 `- K$ A9 X. m, B* \
{+ S, S0 Y+ C2 ?0 s9 k
sum = 0;\" O1 O# }1 ]5 v6 D
for (j = 0; j < OUT; j++)
5 o- w8 _9 y2 `( ^0 K- Y. w {
2 M! G; N3 m- _, R: ?: `\" U, ~\" T, b sum += Wbc[j] * Dc[j];
4 `; Z, Z9 | S2 g }- ]+ ^4 R& U2 n& o\" T
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;7 o: N9 j1 f, X- \' t# w; ?0 F
}
4 [$ O5 t8 a/ u1 d) N; Y
% O\" }: H4 R. Q. m& Z# U double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;0 A- @5 n3 U/ H\" c
for (i = 0; i < OUT; i++)
5 |! w) o4 ]* t- G! B3 F. k for (j = 0; j < NEURON; j++)
& N\" }! P6 {8 W+ p' O h% p Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;9 `1 y0 `: o4 x) V7 {5 C
5 K$ s9 m2 b( [; L& v/ C) G7 \8 R
for (i = 0; i < NEURON; i++)9 q* O/ B, g) Q. g3 _
for (j = 0; j < IN; j++)5 M' M( j; I$ z- |+ j
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
* X$ ^+ ~0 h9 T$ k $ {9 U) I' C\" J\" J$ p, ~, j4 Y
. `. t9 Q8 p) V. P
\" h; J2 h# F2 u k: M# V! d}3 H3 N5 o- t3 v2 @9 |& ]& [
: J\" p# I+ r7 q1 k' c\" t: }9 d- d
double result(double d1, double d2)
- D: t3 [, J& ~9 A$ l{
# G+ g, a# f9 R9 G& S int i, j;$ k, m5 G. N4 O- \
double sum;
% P9 x3 U. \\" T1 j2 ^ d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;* x# \\" K. N\" \7 e% a h8 i
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
7 F; ~+ H d2 d8 z
* ?$ H# X4 D! {\" S& z. \ for (i = 0; i < NEURON; i++)5 Y1 p: {6 F R; A6 b# k# v: k% n
{/ v3 O e7 H6 C( x$ G\" p
sum = 0; 4 Z t) z7 ?/ W7 @* L9 ~9 \
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;1 X; G6 X! n; x+ b- a\" K3 S
LbOut= Fx(sum);' H8 A+ m( _2 `' B
}# R9 F) P* V% i5 |# Y5 @
5 Z5 c, f. G+ ~! b
sum = 0;. S# J4 p9 l& P\" q: C1 J\" {' h7 ?0 J
for (j = 0; j < NEURON; j++)
: f; V! X: a9 u- U# R4 c sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
$ \6 Y# I' B; ^; l
$ ]2 w) `& M3 i& X5 o8 j0 [# g LcOut[0] = Fx(sum);
( J% n6 M/ A/ Z* F$ L% }/ i 8 k% b2 B y) D# U8 G
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
. h7 U& [* p2 Z/ W' d/ i9 H- X; O
# ]( z: a- P5 Y; w% `5 q' A ) z6 Y3 q6 w+ i\" B, d
}
. z- d\" e3 A; X8 I }void train()1 m- Y: }( `7 J7 A; m r5 f
{
2 k% W, c5 w8 K; e6 | int i, j, no = 0;
, Y2 D/ o' i1 d double e = 0;
9 s0 s6 ?/ C* J4 ? do{
e = 0;) A7 t3 v! e# N7 v
for (i = 0; i < DATA; i++)7 @' U9 y: h0 j# m3 q3 m# p
{9 Z& R6 n5 |4 }3 z\" W
getActiveVal(i); : z1 R\" _7 b+ O* \
backUp(i);
0 J( M9 ^4 v\" R e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
/ N! S9 V! {4 C& Q) H }
\" W3 M }\" q- D' H: |
0 k3 V+ P1 u* q& @; U cout << no << " " << e << endl;% ?9 p; I1 a9 \4 M
no++;
+ B. m8 G2 g9 A3 d' f8 G } while (no < 1000);
% g8 Y# W5 d0 Y9 E: A & P4 D; H/ p; [$ K. i% k
, K7 c% |) x- X4 \}
- U5 t6 x' F9 x9 Q- r
* t4 G. U- S1 {$ R* v& Avoid main(int argc, char const *argv[])+ S- s8 X9 b1 f* m& ]' s) x
{$ B- {+ q) q# l5 D! a' e! I. C
% w7 [% F9 P4 ?) ?; X9 R/ }. F; C setSample();# c' }0 W9 ?5 f. M, y
initNet();
, g# b3 z! T! f8 M$ X/ n7 v7 [( X8 A, H train();
4 _9 p\" T% H$ c i' u: c @ double a, b;+ W; D. ?2 `) N& y; D, i
while (1)2 e( h0 e$ N7 }$ q7 _& X8 y+ ]! K
{1 ^; s, X1 L. i6 o4 D
cout << "print two numbers" << endl;
B; } O4 T5 h) L ` cin >> a >> b;
' E# P2 p1 O- ~, H; G, \$ G cout << "result:" << result(a, b) << endl;8 ]$ Q! n2 ^7 J: w0 G
}9 S\" S' U0 I( K1 q0 S- \
2 i% h' r- H; M6 W) f5 n) R# |1 [
3 h' g) b& P7 |\" ^+ N5 y G& e}

#include <stdio.h> 
4 O7 b# G3 [7 a+ F. @+ Q#include <time.h>2 n4 m8 Q( a8 K7 ^ 
#include <math.h>6 |4 J8 g# p* i 
#include <stdlib.h> 
  g- Y- ~0 K& Z0 J1 N; O3 s% {* B$ |#include <iostream> 
( T1 a; A; V) d. t$ ^$ @using namespace std; 
7 i5 @0 {# t7 L& h#define DATA  800 
  A4 x$ j& J4 S3 K+ a8 Y0 V+ b* _#define IN 2, [\" a/ Z- C) o; Q1 T6 y 
#define OUT 1! u  ?1 T% V+ d0 z! z0 W1 a3 k 
#define NEURON 45 
2 ?, f- Q6 F8 R& N  N- s! a#define TRAINC 20000 
# o5 ?2 |% G, Y( b' N% H; h 
9 ^% D& A% k\" E4 D( z) p) bdouble Fx(double x)7 g& D& P) w- V! ~ 
{ 
+ K+ N$ q9 `5 f    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
; k# i2 n' W6 Q2 ]+ Z}5 @+ \& x0 I3 b1 o( l 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层% U/ f6 m  f4 z6 I) C! x 
//样本输入 
1 r; ?# L; e: D. K# P& ^, Pdouble La[DATA][IN];; D( |* L8 |+ q1 ]7 O3 J, H 
//样本输出 
/ {: O5 ^. h/ X( t: u7 Kdouble Lc[DATA][OUT];# G2 f0 ?/ @4 z2 e. e$ P+ ?  ^ 
//La->Lb权重& ?% S/ a  v! ?! t% c7 I8 N 
double Wab[NEURON][IN]; 
& w! M5 P\" F* o' I\" W4 ?, l$ H//Lb->Lc权重 
1 b! i2 F8 E% ~# k% a: ?double Wbc[OUT][NEURON];6 u8 v3 b3 d\" u& t0 v 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
! m9 A& U' j\" Vdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
8 G2 h8 _( u8 [/ v 0 A# Z, L! h8 ~) \4 a* z! { 
//Lb层输出 
% S. H& K  P3 _! xdouble LbOut[NEURON];6 H0 c3 B, V3 d 
//Lc层输出- D, C7 V5 F5 N/ F5 c 
double LcOut[OUT]; 
+ R. e5 O1 i8 X; T 
7 G5 l. o& y9 F  X. }9 H//Lc层单元的一般化误差 
5 M( _\" K% R( ^double Dc[OUT];' |; R\" A9 J  z& P0 C5 h, U\" R 
//Lb层单元的一般化误差 
5 }. V. k' o$ O8 N  }8 N3 r( Vdouble Db[NEURON]; 
% s8 @# X( j7 M  N\" Q) d; | 1 N/ T( W% y; ?# [  r 
//设置样本数据6 A4 Z/ G' N\" P 
void setSample()5 U8 Q% B- a& M 
{ 
/ y$ V% }3 v- {7 l7 y; p9 V    srand((unsigned)time(NULL)); 
\" _# T8 e. n5 B7 e    int i, j;$ K$ R# b& f2 S, z2 g, A 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
! [5 b$ k% E5 Y& z1 J; I: h* g; K    { 
3 g! v; U! B1 \2 [* s! ], k3 ^        for (j = 0; j < IN; j++) 
# h\" R! s% b4 w2 i! O        {/ H2 q4 s2 n# a: n) l% V. d8 S7 ` 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;( W0 D% T, u5 G. V; ?# [9 p 
        } 
\" K# s: I/ T, a! a+ Q 
* A\" o9 u6 B4 z' Q% N: `! w% X        for (j = 0; j < OUT; j++) 
& D\" K( s& P  y7 \            Lc[j] = La[0] + La[1];: C  o, C# n4 |  p\" C' ` 
    }5 W# {& g\" N9 J, [0 Y9 m, t+ l 
} 
\" G# I) \3 u) p( C% s4 ~//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
\" K4 h6 G' q+ V8 V  \void initNet() 
) i4 A  l+ S: T& L9 r3 s$ k1 }. M' r{ 
3 B) u, L1 D% [/ g) X8 ^8 `. Q    srand((unsigned)time(NULL)); 
, P. g\" M4 D& x  l1 Z    //两部分的权值设置随机值【-1,1】- t  l$ w( L- ~# I: c& f% Z4 D( V 
    int i, j; 
- J- F' h0 g5 o- v    for (i = 0; i < NEURON; i++)( L# n/ E% @* Q6 ~5 V2 | 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
\" g+ t$ l& ?% A9 q% t        {4 }* ~5 E\" `4 Y2 }. q: j6 S1 r 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
; I6 g4 r% N: X- k8 s            Wab[j] /= 20; 
5 B% Q1 D  |+ p$ _6 H        } 
/ y+ f5 a) B% a+ |; @\" L5 j  x 
; _8 z6 V0 Q2 o) T+ u    for (i = 0; i < OUT; i++)2 @. L6 i. I1 B1 ?1 M+ [ 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)) B4 C0 Z# @0 u, K 
        {9 n! ?. G) }9 n1 O) a+ s 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
5 ?\" Z7 [2 E6 s  m. X$ R4 d3 J            Wbc[j] /= 20; 
# Y7 N9 |. ]' y        } 
, m  m' w, T7 S, l, k- E+ ~      
! j4 F9 z. t! O. q; C/ t, J    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化0 ~2 M) ?\" M/ A 
    for (i = 0; i < IN; i++)! g, O0 [6 V9 Z! E, ?- W8 a# L 
    {. l5 S( G3 I2 r$ K6 F% z6 u9 @ 
         - O% F+ x' @( H 
        MinIn = MaxIn = La[0]; 
' L6 Q  d, _+ [0 |        for (j = 0; j < DATA; j++) 
0 G+ @, Q5 U* t& W+ j        {5 b2 U8 @9 F7 m! Y- T 
            if (MinIn > La[j])2 e  B( G$ A+ x) L( `& b 
                MinIn = La[j];) D- r2 ~. {0 f+ M 
            if (MaxIn < La[j]) 
, m9 h  t  L$ r                MaxIn = La[j];! l6 N( i8 H\" n8 K, O\" V7 Q 
        } 
' K) B* ?5 t+ R% ]. G; O: n) m     + T# z! p) @& h/ m1 m1 K) C 
          
\" r5 D4 c. n5 U4 [9 s0 {5 m2 f/ }    } 
( |$ \: L- g) Y+ A, j\" @5 G 
( n, D. F2 ?4 k* L+ [$ [2 @    for (i = 0; i < OUT; i++)( r  w1 _: L$ J9 u 
    {; b0 l) e/ f3 |3 g+ d. P8 z 
         - b( j7 O) e4 i/ K 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];9 d( e4 O\" s( J1 v 
        for (j = 0; j < DATA; j++)/ H/ V6 f: Y8 o+ E# I; Z 
        { 
- i! u3 r6 R& o, n$ a( @            if (MinOut > Lc[j])3 E# y3 R* ~# Y0 W  k3 ^% _/ L, I; s 
                MinOut = Lc[j];- R* Y4 s) @# ?, E4 t5 n* e4 @ 
            if (MaxOut < Lc[j])* R. t6 e( ]8 x 
                MaxOut = Lc[j];3 H) E! r- o  `/ f\" N: @' _ 
        } 
; N7 Z) ]' A8 n: D( [6 C/ v 
5 w9 b& A\" Z% f+ n2 r# u  k    } 
# w\" N6 V6 F& j8 D 
* I& ?% j9 r1 g/ a9 k4 b- j    //归一化: J0 U* K( l# \! I) j2 X 
    for (i = 0; i < IN; i++)2 B: ^* l5 l\" _, M0 _) H2 F 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
9 X9 @8 u% p2 {! b6 {2 H            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& d* B  N3 C+ R: {) E% m 
             
8 F$ {* |2 K' }$ A, k1 a# Z! a; U 
9 h0 y& @: {# K! _- K0 \    for (i = 0; i < OUT; i++)7 @' E+ S6 L6 d1 x. g- R$ ]% Z% t, W 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
- {\" W0 n( {. b/ O+ B7 h8 N3 Y4 C# A            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
, b2 k5 v$ v2 c. @         5 G% e; B\" K0 G 
             
\" Z/ a4 {) B/ s9 Y1 V) k 
; a4 ^\" i& D) b2 \  e; b+ N}0 _& c( q# J: m: k. u# D 
void getActiveVal(int dataIndex)9 S8 x, H4 @! D7 u) ^3 G 
{5 l( T$ }/ x0 A$ H( d. ^ 
    int i, j; 
/ g! x& I0 K) |    double sum;. x3 q  ~+ d! X( T  W  h% o5 H 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
5 A/ a5 z: t0 s    {' ~0 e3 h\" {8 @7 H. T 
        sum = 0; 
' H6 x5 u% o+ ^% [: K! n: W        for (j = 0; j < IN; j++). G$ }* [% Z: S/ F' l/ `7 Q 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];* c( S$ |+ Y: ~; j 
          
& K1 s5 f6 n1 Y, Q5 V        LbOut = Fx(sum); 
. V. [/ `( _' J# ^+ U3 l 
7 \4 H0 X, D) F8 H# v    }1 N/ U- [0 X. J: w 
 
$ n1 i$ ~( \$ G+ ~! |$ i    for (i = 0; i < OUT; i++)( K) v5 M) e; ?$ ^) g3 { 
    { 
  t! D; p* ^5 _6 _        sum = 0;& h5 M2 f  F' W* |/ ?% v 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
: D+ z1 p% m; f            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
! M6 e\" [9 j- X% k4 p+ ]% E# b         6 I3 o. {  ?6 Q6 g- J  C 
        LcOut = Fx(sum);5 O$ O1 k  V- J. M/ Q 
    } 
; P; n2 ]  N* @, E. S} 
! l: n* ~2 o1 D( e( G6 e. H& lvoid backUp(int dataIndex) 
2 \( j! S& a. T0 x{9 ^  |& t3 U, P0 F  J! ? 
    int i, j; 
, z! @6 Y3 T: _1 D+ N, W3 b    double sum = 0;. h3 g. ]4 P8 K2 D( X 
    //Lc层单元的一般化误差! t6 S* w4 M, z9 j- i/ @( f2 p; X 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
7 Z) k  p' @( H3 l        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);* M; s; i5 t8 O- d, b 
 
! Z! {4 ?. V6 L    //Lb层单元的一般化误差3 O+ x( I# p& U$ t\" { 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)% m0 `- K$ A9 X. m, B* \ 
    {+ S, S0 Y+ C2 ?0 s9 k 
        sum = 0;\" O1 O# }1 ]5 v6 D 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
5 o- w8 _9 y2 `( ^0 K- Y. w        { 
2 M! G; N3 m- _, R: ?: `\" U, ~\" T, b            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
4 `; Z, Z9 |  S2 g        }- ]+ ^4 R& U2 n& o\" T 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;7 o: N9 j1 f, X- \' t# w; ?0 F 
    } 
4 [$ O5 t8 a/ u1 d) N; Y 
% O\" }: H4 R. Q. m& Z# U    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;0 A- @5 n3 U/ H\" c 
 
4 L+ z  Y& m. u  m( [3 v3 [/ n+ G! L    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 |! w) o4 ]* t- G! B3 F. k        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
& N\" }! P6 {8 W+ p' O  h% p            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;9 `1 y0 `: o4 x) V7 {5 C 
 5 K$ s9 m2 b( [; L& v/ C) G7 \8 R 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)9 q* O/ B, g) Q. g3 _ 
        for (j = 0; j < IN; j++)5 M' M( j; I$ z- |+ j 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
* X$ ^+ ~0 h9 T$ k $ {9 U) I' C\" J\" J$ p, ~, j4 Y 
     . `. t9 Q8 p) V. P 
      
\" h; J2 h# F2 u  k: M# V! d}3 H3 N5 o- t3 v2 @9 |& ]& [ 
 : J\" p# I+ r7 q1 k' c\" t: }9 d- d 
double result(double d1, double d2) 
- D: t3 [, J& ~9 A$ l{ 
# G+ g, a# f9 R9 G& S    int i, j;$ k, m5 G. N4 O- \ 
    double sum; 
% P9 x3 U. \\" T1 j2 ^    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;* x# \\" K. N\" \7 e% a  h8 i 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
7 F; ~+ H  d2 d8 z 
* ?$ H# X4 D! {\" S& z. \    for (i = 0; i < NEURON; i++)5 Y1 p: {6 F  R; A6 b# k# v: k% n 
    {/ v3 O  e7 H6 C( x$ G\" p 
        sum = 0;         4 Z  t) z7 ?/ W7 @* L9 ~9 \ 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;1 X; G6 X! n; x+ b- a\" K3 S 
        LbOut= Fx(sum);' H8 A+ m( _2 `' B 
    }# R9 F) P* V% i5 |# Y5 @ 
 5 Z5 c, f. G+ ~! b 
    sum = 0;. S# J4 p9 l& P\" q: C1 J\" {' h7 ?0 J 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
: f; V! X: a9 u- U# R4 c        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
$ \6 Y# I' B; ^; l      
$ ]2 w) `& M3 i& X5 o8 j0 [# g    LcOut[0] = Fx(sum); 
( J% n6 M/ A/ Z* F$ L% }/ i     8 k% b2 B  y) D# U8 G 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
. h7 U& [* p2 Z/ W' d/ i9 H- X; O 
# ]( z: a- P5 Y; w% `5 q' A ) z6 Y3 q6 w+ i\" B, d 
} 
. z- d\" e3 A; X8 I  }void train()1 m- Y: }( `7 J7 A; m  r5 f 
{ 
2 k% W, c5 w8 K; e6 |    int i, j, no = 0; 
, Y2 D/ o' i1 d    double e = 0; 
9 s0 s6 ?/ C* J4 ?    do{ 
8 z5 T. u$ ?5 N! j9 @. a  @9 F) `  n        e = 0;) A7 t3 v! e# N7 v 
        for (i = 0; i < DATA; i++)7 @' U9 y: h0 j# m3 q3 m# p 
        {9 Z& R6 n5 |4 }3 z\" W 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                : z1 R\" _7 b+ O* \ 
            backUp(i); 
0 J( M9 ^4 v\" R            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
/ N! S9 V! {4 C& Q) H        } 
\" W3 M  }\" q- D' H: |          
0 k3 V+ P1 u* q& @; U        cout << no << " " << e << endl;% ?9 p; I1 a9 \4 M 
        no++; 
+ B. m8 G2 g9 A3 d' f8 G    } while (no < 1000); 
% g8 Y# W5 d0 Y9 E: A & P4 D; H/ p; [$ K. i% k 
 
, K7 c% |) x- X4 \} 
- U5 t6 x' F9 x9 Q- r 
* t4 G. U- S1 {$ R* v& Avoid  main(int argc, char const *argv[])+ S- s8 X9 b1 f* m& ]' s) x 
{$ B- {+ q) q# l5 D! a' e! I. C 
      
% w7 [% F9 P4 ?) ?; X9 R/ }. F; C    setSample();# c' }0 W9 ?5 f. M, y 
    initNet(); 
, g# b3 z! T! f8 M$ X/ n7 v7 [( X8 A, H    train(); 
4 _9 p\" T% H$ c  i' u: c  @    double a, b;+ W; D. ?2 `) N& y; D, i 
    while (1)2 e( h0 e$ N7 }$ q7 _& X8 y+ ]! K 
    {1 ^; s, X1 L. i6 o4 D 
        cout << "print two numbers" << endl; 
  B; }  O4 T5 h) L  `        cin >> a >> b; 
' E# P2 p1 O- ~, H; G, \$ G        cout << "result:" << result(a, b) << endl;8 ]$ Q! n2 ^7 J: w0 G 
    }9 S\" S' U0 I( K1 q0 S- \ 
      
2 i% h' r- H; M6 W) f5 n) R# |1 [      
3 h' g) b& P7 |\" ^+ N5 y  G& e}

. f3 O% X: v6 ]1 V# Q3 U$ ^
) f2 K/ p6 Y4 y9 J4 D

zan