[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>
6 X+ w. n! W/ p# i3 D+ S1 o9 i5 E `#include <time.h>& A. Y9 U1 W. p4 L6 L
#include <math.h>\" v- }! O/ F; D7 o
#include <stdlib.h>0 n0 P! v; g( ?' Y! o\" z$ B$ g: T
#include <iostream>) N4 a V2 h8 d$ e! m
using namespace std;
4 S5 \' y! N- i9 y#define DATA 800( C2 w4 a\" W\" X- k ^
#define IN 2+ x* \3 \9 g- c6 U1 c$ e# `
#define OUT 1
' V$ F- p0 q/ G$ d* n% G% v# T#define NEURON 45. }/ h3 r7 Z7 o0 l J; a, \2 ^3 j; {
#define TRAINC 20000
) y* ~( y* z% y* J. K
1 N, P2 K- c& L9 m4 ]$ B- Y. w2 Z! Ydouble Fx(double x)
; }5 u- I9 h2 R! q& V{* }; J# Y7 \; r; M9 R# W
return 1 / (1 + exp(-1 * x)); {$ b% y; Z% N* _1 O _7 x$ S( g
}
) G5 \7 c: Y, S, O- w//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层! M# @* i7 x T7 T
//样本输入
+ ~\" d2 [' p0 \( n/ ydouble La[DATA][IN];* E$ c! R1 u7 s2 h. n8 [4 v2 m
//样本输出$ M; \0 _7 G- M+ p
double Lc[DATA][OUT];\" D& \; Y$ y0 b1 ]
//La->Lb权重% p/ @% D: G. D
double Wab[NEURON][IN];8 ~! H8 V' T/ o G* X: r! b! V& d
//Lb->Lc权重
! B1 A6 O9 K' _6 J; r\" _5 ydouble Wbc[OUT][NEURON];
& t8 ], Q5 h1 ^# Q L( f/ N//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...) V. ?- E$ a7 V6 Z, k8 s
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];% X; Z# `% l( ]$ f
9 @! N8 Z5 p O, u( `//Lb层输出+ C0 g) x `5 N1 m2 S/ f* ?+ ~
double LbOut[NEURON];! i1 J4 p; |+ e m
//Lc层输出
* P6 b/ p- ]) a' R# vdouble LcOut[OUT];
: R/ Q- M3 {) ?. ?1 s0 I 8 Z7 X8 _: q; o3 C, V
//Lc层单元的一般化误差; [! o7 Q9 Z/ k. ]1 o
double Dc[OUT];$ V5 N5 ?- t- [# M! G3 P3 ~
//Lb层单元的一般化误差! c) U5 D\" N3 S$ i
double Db[NEURON];3 O- n* F\" d) d1 P/ L6 x v
. H8 T# Z! T$ o4 w. u: Z; A7 e//设置样本数据
1 h8 z' _. l! A\" H# N8 G; Evoid setSample(). k0 `5 w; \7 b w! q; j, p# L0 n! O
{( x/ g' \% g; w& U4 q\" @
srand((unsigned)time(NULL));. W q\" k T# o* g( W
int i, j;
6 }2 R$ o. ]/ I9 E1 U9 W% b for (i = 0; i < DATA; i++)
! d/ M1 L& f8 p, u4 y+ @* P$ c* u {
1 x- [: u+ z' Z, E\" p for (j = 0; j < IN; j++)' U1 w0 u. ~\" A, s\" J2 u
{9 `6 X1 V7 O b3 S5 w7 ~
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
4 Z) X# B7 Q8 E, l5 @ }6 Q/ \' c1 N$ F' m( r. o/ y% r
! F1 m: ~; X2 K( J! a0 P u for (j = 0; j < OUT; j++)
. J4 g! Y* ?5 m7 ?. u1 J) H Lc[j] = La[0] + La[1];
9 V) \' N) b5 O& Q8 `: t5 z6 W }% H7 W6 B4 h; y! r7 ]
}; i8 j( t( \. i. t8 o& R+ Q! E% n; a
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）* @\" b: I9 b+ J+ l, z# c1 o
void initNet()9 S% |6 C: e8 t- @) e
{
2 x9 ]0 O5 K: @ srand((unsigned)time(NULL));
7 s) \7 k2 i& n8 ~: F' j //两部分的权值设置随机值【-1,1】
! s4 P; W$ q) c4 [% B int i, j;7 k* t\" F. R% V8 v
for (i = 0; i < NEURON; i++)
4 T9 y. [ X: `0 T7 `% y. B for (j = 0; j < IN; j++)* I\" C, z. F. _$ g* V
{) ]3 k& I8 x\" K0 a\" a
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;8 u6 O% L- ]\" q; A
Wab[j] /= 20;
6 h; G9 V5 s2 X1 i, Y }0 B3 m9 q P$ E/ d( H0 e8 z
4 t5 B' d- h- h9 C3 n- d7 H' u
for (i = 0; i < OUT; i++)
' F\" [+ Z, {0 _ for (j = 0; j < NEURON; j++)3 D2 K; \7 W2 F7 k5 N
{
$ V4 s* L) r9 J# O3 I) L7 D) n Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ I7 s! W# E4 \* }4 n+ m+ E8 H( p
Wbc[j] /= 20;6 T2 W+ G1 E0 s
}
V0 ^ h' i* C% F) Z8 g. y$ K
4 k& I( k* \! f //找出每个向量最小最大值，并进行归一化: B+ b3 T' B( m$ A# F6 p
for (i = 0; i < IN; i++)
h. m5 r* g, l3 y {& K0 H4 g2 e: W1 q
2 B$ d# n% b m1 v O& }. K\" [7 C MinIn = MaxIn = La[0];, D F* Z8 o& j% D/ k
for (j = 0; j < DATA; j++)
* Z9 s' F; q0 K: h\" F. ?$ V$ P* y3 s {
$ o: u2 V' m$ ^( w9 j- q if (MinIn > La[j])
9 R( W* z1 U! o$ U MinIn = La[j];$ [# o; h+ W! e
if (MaxIn < La[j])6 e$ k) ?7 U$ O6 V* ?1 Y' [
MaxIn = La[j];
1 e) |, T$ _\" |) s2 D+ C }7 h& z' q) {. ?5 T( L, R2 ?, W! @
6 O6 X% z4 R8 T8 ] ; f( r3 k1 {# A3 D* ?
}7 |0 [' a& e. Z
. Q2 ], Q& X/ T
for (i = 0; i < OUT; i++)8 q. X9 U* I7 O\" ^
{6 }; t6 c0 u6 y4 c0 a\" B
( `$ P' _) j, a5 b\" L- [
MinOut = MaxOut = Lc[0];0 {, ~4 G) l7 r* b* \ ^% U' M8 @
for (j = 0; j < DATA; j++)
+ }: W. l& O* A4 `0 n) M6 @% a4 M( W {
! |6 W2 }. [. L if (MinOut > Lc[j])
: ?* j' e/ j C MinOut = Lc[j];
/ t: H& \& P+ n if (MaxOut < Lc[j])' }( H$ i( {+ N- l
MaxOut = Lc[j];
1 n' E4 |8 V L, I6 J; T }# M3 N- ` i! R( R
' E3 w: M2 B1 E8 c: `8 e8 I. u( } }
% c, [7 I! m0 Q2 l/ W; s
3 e) U3 ?: M' p) a1 {\" @+ s3 ]& r% r //归一化+ l0 Q/ b S8 a5 E0 s$ a( I& M
for (i = 0; i < IN; i++)\" q+ E. E( Y' K! \6 [
for (j = 0; j < DATA; j++)
' T+ u/ O7 m% ] @/ {( _ La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);6 E8 v3 O+ Q9 l1 r% G
\" ~) L1 ^* R' G
2 Z8 {* x) U: Q$ D\" S+ p for (i = 0; i < OUT; i++)
/ S8 \' W9 Y( |2 ?- w$ g0 J for (j = 0; j < DATA; j++), \% z0 ?4 d3 X\" ^3 `. E' L
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
. L% O- Y9 t4 D7 } * m) ^; z# q) R3 G
+ r8 K. u- d) K
' o7 R$ G0 k2 b}
- O' C+ \\" |: g5 r5 kvoid getActiveVal(int dataIndex)
, ]: C! D7 Q* w$ B{
1 d6 F: C1 f2 k ? int i, j;( F* ]' ]$ n+ c# c0 G- i\" Q+ Y
double sum;
$ e5 l. B+ \9 k& ~& @5 F% X+ }5 M for (i = 0; i < NEURON; i++)# |6 X4 d5 R3 }, `/ F9 ]! q
{; x6 n3 P# ~( B `\" ]! H% y
sum = 0;
& l4 G+ W0 Y) f1 | for (j = 0; j < IN; j++)% P1 }\" L8 {; X2 q h0 V
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
$ @& v3 O. t. l' H$ e7 a n
! [\" z1 g; O) h LbOut = Fx(sum);
6 M# Y* u4 J4 H Q \" F2 l# U+ h5 w5 F% q0 @. g5 v
}
2 U* O5 U/ S' X1 `/ O0 K
$ [0 x\" Q1 h4 h) e8 O for (i = 0; i < OUT; i++)
* e$ I9 y/ F7 E9 I* p4 M) ^. y {
5 _, |\" S. V/ `1 _0 u$ j sum = 0;5 G8 A- b; M, O! T
for (j = 0; j < NEURON; j++)
; w3 B/ y, w6 q5 F, ?. w sum += Wbc[j] * LbOut[j];, p1 C4 W/ ] w* Y0 o\" u {! `
- R% b$ u, J2 P5 ]. y8 I: N LcOut = Fx(sum);8 [( J) \: o& g: K1 W! |* }! `
}
0 K0 c: B\" B( f4 @7 ^1 ^}
! o8 U4 g7 {( O8 r ivoid backUp(int dataIndex)
: Y+ y3 M& ?; }+ D{
( x5 A2 c- i* H, q2 g int i, j;3 v: X8 t8 m+ Z- i$ m
double sum = 0;
2 E9 R3 F8 J+ E; w3 |4 w //Lc层单元的一般化误差
0 k\" ]: c! T\" \) v3 e9 c for (i = 0; i < OUT; i++)
0 w% x. j& W6 m, G) J& y Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);1 a3 X, \7 a8 ]1 t- \
2 B) t7 k6 X+ F# L
//Lb层单元的一般化误差/ G4 B l+ _& y; W$ Q9 p% Y
for (i = 0; i < NEURON; i++)
$ O* W3 g$ J$ h8 E {2 A: L0 ?$ V: g5 P* ]$ q: B
sum = 0;
6 o- n0 l: @4 Y\" U for (j = 0; j < OUT; j++)
9 K6 d3 k+ z; M/ I4 Z& }* x\" d\" _, [ {
: J( p. ^: ]/ N6 x- @- i# m sum += Wbc[j] * Dc[j];( j+ j+ v5 ?9 |, k1 I9 v1 J
}/ f+ a1 x3 y. e9 o% P: X
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
* y9 z# E& n6 _3 i\" d3 j5 O\" ] }4 e) ^( ] \; \
L1 @: O8 `+ c: r
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
7 V( e M8 F, W1 U! C8 n# N 8 R5 X) V& }' V6 s) m# O, k1 F
for (i = 0; i < OUT; i++)
( C7 P. u1 E/ A! W& G7 G' t for (j = 0; j < NEURON; j++)$ D, P! L) K\" |! J; X# \% V0 l# h5 N
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;& r, k) P: M* \% [, ], ?
; Y- y3 t0 ?. E ~! j for (i = 0; i < NEURON; i++)
8 t+ Y D8 m7 \8 x1 { for (j = 0; j < IN; j++)6 P1 O9 n\" b8 n( u
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
( b* H9 h% Z# p( I& l
0 c: I9 J3 T4 O% H\" l* @! v
+ S. |3 X/ `6 K7 u\" v* t+ I , h6 x7 Y) G% j& X1 a
}+ l# C$ O% c\" }7 E- P% Y: z
& W& T4 d4 N+ |2 l: J; Kdouble result(double d1, double d2)
* |1 Q( \5 k8 O: @& l& j{
& k7 S6 K! a7 v0 {. K1 c9 u& x int i, j;( Z8 o/ [* J- _
double sum;& v% r9 \- T4 I) {! c
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
8 i4 c) x6 c$ N% K d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);9 x% t$ L& B$ f; ]' h. `# h! Z7 ]/ l\" T
$ Q7 r2 }7 f( P0 K p for (i = 0; i < NEURON; i++)
6 [% K) w2 S5 d- N! D1 q I# W {* R- x! G# \3 v/ e& F/ r% @% |4 g
sum = 0; 7 o# y( U' \0 q
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;# T& r k; @- R4 j& w
LbOut= Fx(sum);
: t7 e) a\" m* Q3 P } z6 N N4 Y1 Z: [6 m
/ w5 v4 R0 T9 O sum = 0;* T( F5 i3 L1 {5 k\" m
for (j = 0; j < NEURON; j++)% U$ _& i+ `& j1 `5 g5 O
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];6 y! P# q- j2 ]( _. e$ V' ~2 f% j
. O \4 o0 a G1 @ LcOut[0] = Fx(sum);
9 Q- l5 m2 g# \5 @) l
, U5 R* m9 g% R0 l return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;' a6 }) |- r' L% z\" y6 Y
* ^& i# g! {2 K% j, u! h) h: e# f& A, r
& M5 H7 F$ R! M, t3 v2 K* s( {
}
4 s# L: d* H1 X7 Ovoid train()
/ Y) P. ?2 i2 j; d{) u: L& f; U3 c\" O* i# W
int i, j, no = 0;
7 z* G1 t0 f8 q; Y6 ]9 C8 Y. ~$ t5 u* X double e = 0;
; G$ j) v# F! Y2 Q' y4 a do{+ {8 f+ {8 ?+ ?; Z
e = 0;+ _2 K* o7 r0 u( E0 e' \! J
for (i = 0; i < DATA; i++)
& | p- X* Q# n6 z: z {
/ ^6 { u3 `* N3 R, [# M: H getActiveVal(i); . {' M# V* z$ j$ Q5 @) V- d
backUp(i);( ]4 [2 k1 J7 {4 _
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);\" x( m9 p) e4 K2 o4 Y6 i$ I
}5 `. n4 K& a5 W; f6 x5 p6 a/ M
% A, v4 x( j& K
cout << no << " " << e << endl;
6 g- D; B( O- g. ~\" S. J- ? no++;
. ~' P; d) h+ A$ {2 v( k0 J } while (no < 1000);1 y Q/ m# O/ M! A+ r+ j9 x9 {# g; u
+ x3 y\" q6 c e+ h8 M9 x
6 x. b\" R0 f- Z} S9 C5 x& D. l4 [: [: L; A
0 x- u: m7 m- N, Q3 ?1 L& ?3 H
void main(int argc, char const *argv[]), b+ C! Z% d7 [: B* i( B; I
{
& l6 \+ f' H3 R+ i P + ]4 v6 O9 z' I+ S! ^+ N; V
setSample();. F+ c5 _ f4 v+ C( Y# O3 x4 C
initNet();
( c x2 a0 n1 ~. r' ?3 D train();- i\" _$ G- h% A' L% v3 Z) K- U
double a, b;
\" b+ V/ P' D0 i9 T3 O while (1)9 g\" o$ s: \ o: b& _5 U
{2 }7 B7 w. y4 P3 s% ^$ \5 I. n
cout << "print two numbers" << endl;\" e% ^5 d$ S& u) J/ S\" ]
cin >> a >> b;
* j; ~3 a) Q4 x0 O0 E4 a6 ^ cout << "result:" << result(a, b) << endl;7 Y4 X; I3 w0 h& D
}/ F* u# _/ l9 R
\" V2 r& l( q: g5 m& m $ O# V+ n7 S& {0 l# o- O. [
}

#include <stdio.h> 
6 X+ w. n! W/ p# i3 D+ S1 o9 i5 E  `#include <time.h>& A. Y9 U1 W. p4 L6 L 
#include <math.h>\" v- }! O/ F; D7 o 
#include <stdlib.h>0 n0 P! v; g( ?' Y! o\" z$ B$ g: T 
#include <iostream>) N4 a  V2 h8 d$ e! m 
using namespace std; 
4 S5 \' y! N- i9 y#define DATA  800( C2 w4 a\" W\" X- k  ^ 
#define IN 2+ x* \3 \9 g- c6 U1 c$ e# ` 
#define OUT 1 
' V$ F- p0 q/ G$ d* n% G% v# T#define NEURON 45. }/ h3 r7 Z7 o0 l  J; a, \2 ^3 j; { 
#define TRAINC 20000 
) y* ~( y* z% y* J. K 
1 N, P2 K- c& L9 m4 ]$ B- Y. w2 Z! Ydouble Fx(double x) 
; }5 u- I9 h2 R! q& V{* }; J# Y7 \; r; M9 R# W 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));  {$ b% y; Z% N* _1 O  _7 x$ S( g 
} 
) G5 \7 c: Y, S, O- w//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层! M# @* i7 x  T7 T 
//样本输入 
+ ~\" d2 [' p0 \( n/ ydouble La[DATA][IN];* E$ c! R1 u7 s2 h. n8 [4 v2 m 
//样本输出$ M; \0 _7 G- M+ p 
double Lc[DATA][OUT];\" D& \; Y$ y0 b1 ] 
//La->Lb权重% p/ @% D: G. D 
double Wab[NEURON][IN];8 ~! H8 V' T/ o  G* X: r! b! V& d 
//Lb->Lc权重 
! B1 A6 O9 K' _6 J; r\" _5 ydouble Wbc[OUT][NEURON]; 
& t8 ], Q5 h1 ^# Q  L( f/ N//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...) V. ?- E$ a7 V6 Z, k8 s 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];% X; Z# `% l( ]$ f 
 
9 @! N8 Z5 p  O, u( `//Lb层输出+ C0 g) x  `5 N1 m2 S/ f* ?+ ~ 
double LbOut[NEURON];! i1 J4 p; |+ e  m 
//Lc层输出 
* P6 b/ p- ]) a' R# vdouble LcOut[OUT]; 
: R/ Q- M3 {) ?. ?1 s0 I 8 Z7 X8 _: q; o3 C, V 
//Lc层单元的一般化误差; [! o7 Q9 Z/ k. ]1 o 
double Dc[OUT];$ V5 N5 ?- t- [# M! G3 P3 ~ 
//Lb层单元的一般化误差! c) U5 D\" N3 S$ i 
double Db[NEURON];3 O- n* F\" d) d1 P/ L6 x  v 
 
. H8 T# Z! T$ o4 w. u: Z; A7 e//设置样本数据 
1 h8 z' _. l! A\" H# N8 G; Evoid setSample(). k0 `5 w; \7 b  w! q; j, p# L0 n! O 
{( x/ g' \% g; w& U4 q\" @ 
    srand((unsigned)time(NULL));. W  q\" k  T# o* g( W 
    int i, j; 
6 }2 R$ o. ]/ I9 E1 U9 W% b    for (i = 0; i < DATA; i++) 
! d/ M1 L& f8 p, u4 y+ @* P$ c* u    { 
1 x- [: u+ z' Z, E\" p        for (j = 0; j < IN; j++)' U1 w0 u. ~\" A, s\" J2 u 
        {9 `6 X1 V7 O  b3 S5 w7 ~ 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
4 Z) X# B7 Q8 E, l5 @        }6 Q/ \' c1 N$ F' m( r. o/ y% r 
 
! F1 m: ~; X2 K( J! a0 P  u        for (j = 0; j < OUT; j++) 
. J4 g! Y* ?5 m7 ?. u1 J) H            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
9 V) \' N) b5 O& Q8 `: t5 z6 W    }% H7 W6 B4 h; y! r7 ] 
}; i8 j( t( \. i. t8 o& R+ Q! E% n; a 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）* @\" b: I9 b+ J+ l, z# c1 o 
void initNet()9 S% |6 C: e8 t- @) e 
{ 
2 x9 ]0 O5 K: @    srand((unsigned)time(NULL)); 
7 s) \7 k2 i& n8 ~: F' j    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
! s4 P; W$ q) c4 [% B    int i, j;7 k* t\" F. R% V8 v 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
4 T9 y. [  X: `0 T7 `% y. B        for (j = 0; j < IN; j++)* I\" C, z. F. _$ g* V 
        {) ]3 k& I8 x\" K0 a\" a 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;8 u6 O% L- ]\" q; A 
            Wab[j] /= 20; 
6 h; G9 V5 s2 X1 i, Y        }0 B3 m9 q  P$ E/ d( H0 e8 z 
 4 t5 B' d- h- h9 C3 n- d7 H' u 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
' F\" [+ Z, {0 _        for (j = 0; j < NEURON; j++)3 D2 K; \7 W2 F7 k5 N 
        { 
$ V4 s* L) r9 J# O3 I) L7 D) n            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ I7 s! W# E4 \* }4 n+ m+ E8 H( p 
            Wbc[j] /= 20;6 T2 W+ G1 E0 s 
        } 
  V0 ^  h' i* C% F) Z8 g. y$ K      
4 k& I( k* \! f    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化: B+ b3 T' B( m$ A# F6 p 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
  h. m5 r* g, l3 y    {& K0 H4 g2 e: W1 q 
          
2 B$ d# n% b  m1 v  O& }. K\" [7 C        MinIn = MaxIn = La[0];, D  F* Z8 o& j% D/ k 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
* Z9 s' F; q0 K: h\" F. ?$ V$ P* y3 s        { 
$ o: u2 V' m$ ^( w9 j- q            if (MinIn > La[j]) 
9 R( W* z1 U! o$ U                MinIn = La[j];$ [# o; h+ W! e 
            if (MaxIn < La[j])6 e$ k) ?7 U$ O6 V* ?1 Y' [ 
                MaxIn = La[j]; 
1 e) |, T$ _\" |) s2 D+ C        }7 h& z' q) {. ?5 T( L, R2 ?, W! @ 
      
6 O6 X% z4 R8 T8 ]         ; f( r3 k1 {# A3 D* ? 
    }7 |0 [' a& e. Z 
 . Q2 ], Q& X/ T 
    for (i = 0; i < OUT; i++)8 q. X9 U* I7 O\" ^ 
    {6 }; t6 c0 u6 y4 c0 a\" B 
         ( `$ P' _) j, a5 b\" L- [ 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];0 {, ~4 G) l7 r* b* \  ^% U' M8 @ 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
+ }: W. l& O* A4 `0 n) M6 @% a4 M( W        { 
! |6 W2 }. [. L            if (MinOut > Lc[j]) 
: ?* j' e/ j  C                MinOut = Lc[j]; 
/ t: H& \& P+ n            if (MaxOut < Lc[j])' }( H$ i( {+ N- l 
                MaxOut = Lc[j]; 
1 n' E4 |8 V  L, I6 J; T        }# M3 N- `  i! R( R 
 
' E3 w: M2 B1 E8 c: `8 e8 I. u( }    } 
% c, [7 I! m0 Q2 l/ W; s 
3 e) U3 ?: M' p) a1 {\" @+ s3 ]& r% r    //归一化+ l0 Q/ b  S8 a5 E0 s$ a( I& M 
    for (i = 0; i < IN; i++)\" q+ E. E( Y' K! \6 [ 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
' T+ u/ O7 m% ]  @/ {( _            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);6 E8 v3 O+ Q9 l1 r% G 
             \" ~) L1 ^* R' G 
 
2 Z8 {* x) U: Q$ D\" S+ p    for (i = 0; i < OUT; i++) 
/ S8 \' W9 Y( |2 ?- w$ g0 J        for (j = 0; j < DATA; j++), \% z0 ?4 d3 X\" ^3 `. E' L 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
. L% O- Y9 t4 D7 }         * m) ^; z# q) R3 G 
             
+ r8 K. u- d) K 
' o7 R$ G0 k2 b} 
- O' C+ \\" |: g5 r5 kvoid getActiveVal(int dataIndex) 
, ]: C! D7 Q* w$ B{ 
1 d6 F: C1 f2 k  ?    int i, j;( F* ]' ]$ n+ c# c0 G- i\" Q+ Y 
    double sum; 
$ e5 l. B+ \9 k& ~& @5 F% X+ }5 M    for (i = 0; i < NEURON; i++)# |6 X4 d5 R3 }, `/ F9 ]! q 
    {; x6 n3 P# ~( B  `\" ]! H% y 
        sum = 0; 
& l4 G+ W0 Y) f1 |        for (j = 0; j < IN; j++)% P1 }\" L8 {; X2 q  h0 V 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
$ @& v3 O. t. l' H$ e7 a  n          
! [\" z1 g; O) h        LbOut = Fx(sum); 
6 M# Y* u4 J4 H  Q \" F2 l# U+ h5 w5 F% q0 @. g5 v 
    } 
2 U* O5 U/ S' X1 `/ O0 K 
$ [0 x\" Q1 h4 h) e8 O    for (i = 0; i < OUT; i++) 
* e$ I9 y/ F7 E9 I* p4 M) ^. y    { 
5 _, |\" S. V/ `1 _0 u$ j        sum = 0;5 G8 A- b; M, O! T 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
; w3 B/ y, w6 q5 F, ?. w            sum += Wbc[j] * LbOut[j];, p1 C4 W/ ]  w* Y0 o\" u  {! ` 
          
- R% b$ u, J2 P5 ]. y8 I: N        LcOut = Fx(sum);8 [( J) \: o& g: K1 W! |* }! ` 
    } 
0 K0 c: B\" B( f4 @7 ^1 ^} 
! o8 U4 g7 {( O8 r  ivoid backUp(int dataIndex) 
: Y+ y3 M& ?; }+ D{ 
( x5 A2 c- i* H, q2 g    int i, j;3 v: X8 t8 m+ Z- i$ m 
    double sum = 0; 
2 E9 R3 F8 J+ E; w3 |4 w    //Lc层单元的一般化误差 
0 k\" ]: c! T\" \) v3 e9 c    for (i = 0; i < OUT; i++) 
0 w% x. j& W6 m, G) J& y        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);1 a3 X, \7 a8 ]1 t- \ 
 2 B) t7 k6 X+ F# L 
    //Lb层单元的一般化误差/ G4 B  l+ _& y; W$ Q9 p% Y 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
$ O* W3 g$ J$ h8 E    {2 A: L0 ?$ V: g5 P* ]$ q: B 
        sum = 0; 
6 o- n0 l: @4 Y\" U        for (j = 0; j < OUT; j++) 
9 K6 d3 k+ z; M/ I4 Z& }* x\" d\" _, [        { 
: J( p. ^: ]/ N6 x- @- i# m            sum += Wbc[j] * Dc[j];( j+ j+ v5 ?9 |, k1 I9 v1 J 
        }/ f+ a1 x3 y. e9 o% P: X 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
* y9 z# E& n6 _3 i\" d3 j5 O\" ]    }4 e) ^( ]  \; \ 
   L1 @: O8 `+ c: r 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
7 V( e  M8 F, W1 U! C8 n# N 8 R5 X) V& }' V6 s) m# O, k1 F 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
( C7 P. u1 E/ A! W& G7 G' t        for (j = 0; j < NEURON; j++)$ D, P! L) K\" |! J; X# \% V0 l# h5 N 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;& r, k) P: M* \% [, ], ? 
 
; Y- y3 t0 ?. E  ~! j    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
8 t+ Y  D8 m7 \8 x1 {        for (j = 0; j < IN; j++)6 P1 O9 n\" b8 n( u 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
( b* H9 h% Z# p( I& l 
0 c: I9 J3 T4 O% H\" l* @! v      
+ S. |3 X/ `6 K7 u\" v* t+ I     , h6 x7 Y) G% j& X1 a 
}+ l# C$ O% c\" }7 E- P% Y: z 
 
& W& T4 d4 N+ |2 l: J; Kdouble result(double d1, double d2) 
* |1 Q( \5 k8 O: @& l& j{ 
& k7 S6 K! a7 v0 {. K1 c9 u& x    int i, j;( Z8 o/ [* J- _ 
    double sum;& v% r9 \- T4 I) {! c 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
8 i4 c) x6 c$ N% K    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);9 x% t$ L& B$ f; ]' h. `# h! Z7 ]/ l\" T 
 
$ Q7 r2 }7 f( P0 K  p    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
6 [% K) w2 S5 d- N! D1 q  I# W    {* R- x! G# \3 v/ e& F/ r% @% |4 g 
        sum = 0;         7 o# y( U' \0 q 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;# T& r  k; @- R4 j& w 
        LbOut= Fx(sum); 
: t7 e) a\" m* Q3 P    }  z6 N  N4 Y1 Z: [6 m 
 
/ w5 v4 R0 T9 O    sum = 0;* T( F5 i3 L1 {5 k\" m 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)% U$ _& i+ `& j1 `5 g5 O 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];6 y! P# q- j2 ]( _. e$ V' ~2 f% j 
      
. O  \4 o0 a  G1 @    LcOut[0] = Fx(sum); 
9 Q- l5 m2 g# \5 @) l      
, U5 R* m9 g% R0 l    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;' a6 }) |- r' L% z\" y6 Y 
 * ^& i# g! {2 K% j, u! h) h: e# f& A, r 
 & M5 H7 F$ R! M, t3 v2 K* s( { 
} 
4 s# L: d* H1 X7 Ovoid train() 
/ Y) P. ?2 i2 j; d{) u: L& f; U3 c\" O* i# W 
    int i, j, no = 0; 
7 z* G1 t0 f8 q; Y6 ]9 C8 Y. ~$ t5 u* X    double e = 0; 
; G$ j) v# F! Y2 Q' y4 a    do{+ {8 f+ {8 ?+ ?; Z 
        e = 0;+ _2 K* o7 r0 u( E0 e' \! J 
        for (i = 0; i < DATA; i++) 
& |  p- X* Q# n6 z: z        { 
/ ^6 {  u3 `* N3 R, [# M: H            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                . {' M# V* z$ j$ Q5 @) V- d 
            backUp(i);( ]4 [2 k1 J7 {4 _ 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);\" x( m9 p) e4 K2 o4 Y6 i$ I 
        }5 `. n4 K& a5 W; f6 x5 p6 a/ M 
         % A, v4 x( j& K 
        cout << no << " " << e << endl; 
6 g- D; B( O- g. ~\" S. J- ?        no++; 
. ~' P; d) h+ A$ {2 v( k0 J    } while (no < 1000);1 y  Q/ m# O/ M! A+ r+ j9 x9 {# g; u 
 
+ x3 y\" q6 c  e+ h8 M9 x 
6 x. b\" R0 f- Z}  S9 C5 x& D. l4 [: [: L; A 
 0 x- u: m7 m- N, Q3 ?1 L& ?3 H 
void  main(int argc, char const *argv[]), b+ C! Z% d7 [: B* i( B; I 
{ 
& l6 \+ f' H3 R+ i  P     + ]4 v6 O9 z' I+ S! ^+ N; V 
    setSample();. F+ c5 _  f4 v+ C( Y# O3 x4 C 
    initNet(); 
( c  x2 a0 n1 ~. r' ?3 D    train();- i\" _$ G- h% A' L% v3 Z) K- U 
    double a, b; 
\" b+ V/ P' D0 i9 T3 O    while (1)9 g\" o$ s: \  o: b& _5 U 
    {2 }7 B7 w. y4 P3 s% ^$ \5 I. n 
        cout << "print two numbers" << endl;\" e% ^5 d$ S& u) J/ S\" ] 
        cin >> a >> b; 
* j; ~3 a) Q4 x0 O0 E4 a6 ^        cout << "result:" << result(a, b) << endl;7 Y4 X; I3 w0 h& D 
    }/ F* u# _/ l9 R 
      
\" V2 r& l( q: g5 m& m     $ O# V+ n7 S& {0 l# o- O. [ 
}

* G4 i. ^) e. U1 j5 Q' n l. q+ [; T

zan