[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>
% m C, p% P& k4 ~+ J/ j& m#include <time.h>
2 h1 G1 k5 z5 h$ M8 d! [6 q! M6 h#include <math.h>8 u& b1 S- i9 v: v0 t/ `\" ~: a
#include <stdlib.h>* N( ?# y( s' M3 t5 Y; K' C
#include <iostream># j\" U9 w% F9 g/ n: _2 X. |
using namespace std;0 l+ n9 M5 {& e l( Y) H. ]5 \: a
#define DATA 800
6 ?3 G6 L! Q\" y: m# e Z#define IN 2
! `8 F2 j* Z% f+ H#define OUT 1
3 F, F# z/ f0 [7 z+ @% a#define NEURON 45
E# b4 c! `3 P5 d: H0 E#define TRAINC 200003 x& a# t* L' } V+ W& @, y
5 T& y0 I% s. I, }, m0 J# e
double Fx(double x)
& b\" u( K6 s( l; p: |* ?\" Y{
# S) Q7 T8 z, C return 1 / (1 + exp(-1 * x));, d7 P$ B) ^1 y' ?$ U: J. u8 g
}
/ m5 t+ `/ J* n& p, V% ~( F g//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层$ Y6 ^4 ]6 l1 u7 _
//样本输入
- h7 g2 l6 x' ]. D4 H\" W+ rdouble La[DATA][IN];
1 d1 W7 B7 f+ f2 o# X& H//样本输出
- H$ t1 n7 O8 V& Gdouble Lc[DATA][OUT];) \% u; C9 @; h9 Y1 P# K2 `
//La->Lb权重
6 h; \& @6 S4 Tdouble Wab[NEURON][IN];
; l! G5 D1 ?( \, ?6 d% _//Lb->Lc权重
\" v+ j1 s4 B4 ?8 }+ odouble Wbc[OUT][NEURON];
% `\" g r- n! X\" B+ R//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...7 h r5 q. S+ ?0 e: \- J
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];% P\" R& J8 f) `# D1 X- u8 h
! `) V7 T. Z6 R8 W% a, V//Lb层输出
3 y6 r! j$ L- \! `/ ydouble LbOut[NEURON];
/ T0 a- \; c' M\" g! F) e9 F& B//Lc层输出 @9 y9 n; o* m `8 E
double LcOut[OUT];% [- i8 ^0 }9 h) B
; t+ }2 h# A( @$ ?% h4 l! k//Lc层单元的一般化误差
3 @6 g9 I- O+ @2 _9 n7 ndouble Dc[OUT];
8 k. {, q- C1 D; ^1 g//Lb层单元的一般化误差
0 m4 ?, z# {; A- i2 ?) L# ydouble Db[NEURON];. w# d) Z: n: Z
; Y/ C: N) ]- G, t4 t//设置样本数据
9 x$ @- h: r, @void setSample()* O: P' ~4 x: |9 O% j
{
L\" u5 M! @0 v S srand((unsigned)time(NULL));
+ u+ _/ V6 g$ K6 {6 q\" _ int i, j;
2 L, b& t- J* n for (i = 0; i < DATA; i++)
! k\" n+ E, H& y/ y {
; T* T- ?7 G2 h4 T* W# ` for (j = 0; j < IN; j++): n/ I$ q$ @3 ~; e8 w% J8 h
{; G# h5 v% i5 H7 m
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;, N; K( o+ ?& m
}) w, I- n7 i4 U) G
0 f$ u+ h; ?9 n- G& [! n; L
for (j = 0; j < OUT; j++)) ]5 P: h% {& K$ N) \
Lc[j] = La[0] + La[1];4 f/ k- h! C( |. T3 L- k
}* l: j4 Q6 W1 j! O. J
}4 m- s, e\" x6 E
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）4 U9 k0 l- r7 i, {
void initNet()/ M\" G% O* L& U, d
{
0 ?& H9 a. L6 {& r% l! j srand((unsigned)time(NULL));
8 Z! ~0 r. F( g //两部分的权值设置随机值【-1,1】
8 Q1 M9 P* H0 i2 ? int i, j;
% }5 }7 K, L\" B n4 Z for (i = 0; i < NEURON; i++)
$ i$ X; y: `/ y0 q. [+ j# U! a! g% g for (j = 0; j < IN; j++)
$ e, }+ ^/ ? R* y) J {2 o$ o: ]. k3 y
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
% b& c, X, I/ E Wab[j] /= 20;% Z2 k* r9 E+ q4 G8 k2 R\" T
}
& x6 N% |) V4 E( O Q6 `8 U7 q 5 u% {8 T5 Q2 q
for (i = 0; i < OUT; i++)7 d0 j. H+ W: @' K5 h! F
for (j = 0; j < NEURON; j++)
6 c: M$ R% ^- R' g {' Z. r/ C9 f& n2 d7 o
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
$ ], D\" \5 c2 h, l Wbc[j] /= 20;* d5 L. Y9 ~2 l8 _3 i2 J
} z$ e6 \5 s) t9 c4 h7 p7 E# G
, Z. j& `: L. O% ?
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
' y3 K* N! ~3 v; \2 G, ^& ^ for (i = 0; i < IN; i++)
2 J D; S; ^' C! M1 @ {! m$ K6 l2 B9 k
, |& W7 n9 f9 q/ g MinIn = MaxIn = La[0];
4 d3 K2 T! H% B/ _! F8 ~5 [! T\" r for (j = 0; j < DATA; j++)\" W8 {4 }8 H1 c+ R. i) m
{0 t6 @6 s9 {& s. }& p
if (MinIn > La[j])
, a4 B' r& j( j) `; F1 H MinIn = La[j];7 \5 { T a\" j' k2 @
if (MaxIn < La[j]) o+ H* I8 a- s6 S$ O3 O: ^- q
MaxIn = La[j];
3 P6 q$ b W0 y& S5 V* K2 z8 I }
( @$ l/ ]1 R6 j/ @: e7 V7 \\" L5 o 2 A9 p. h/ h9 V, Y& ~( l\" b
' L( f% F7 g: i# Z: j3 e, Z* L2 {! F1 c2 `
}
0 V& S2 O6 w% [1 K! p9 y M3 ~; s+ g5 U8 ^6 P. H' j
for (i = 0; i < OUT; i++)
1 E/ s( l: t) @8 S7 d1 ] {
* ^2 F- P3 m2 F6 q: O
) K, w\" y5 K6 q\" S3 g% @ MinOut = MaxOut = Lc[0];: x6 {7 F3 a8 a8 b: e2 S3 x4 x
for (j = 0; j < DATA; j++)% T: o1 ?) ^; Q E& J3 L5 r
{+ g4 H: G; [+ T# _8 i3 l% I
if (MinOut > Lc[j])
@; \. r8 H% C S5 W1 ~8 q% {$ p MinOut = Lc[j];3 E& e7 t) n) q9 R6 h: h c
if (MaxOut < Lc[j])7 z/ X+ Z$ Y% C( j% q- K
MaxOut = Lc[j];
& ~, G1 [+ `\" q1 G }
: j1 b8 s+ U' ` c0 R( |4 s _/ N
8 |/ E- e\" L3 X# L5 i+ ~0 K }
4 E3 J$ M/ W, L- y L
( J; C. B\" a/ C6 S0 h //归一化' X: q' [7 b! {6 I& }
for (i = 0; i < IN; i++)' E; ~# n* Z3 |; o% w
for (j = 0; j < DATA; j++)
/ l8 \% ~6 o' V' A! r7 i1 m La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
& T3 M/ c/ Q* A; R& r 3 S5 c! M) ~5 _( Y# {
. f6 ^1 X2 Y1 P
for (i = 0; i < OUT; i++)' \( h' R0 h. Y, c, U) J4 \+ Q
for (j = 0; j < DATA; j++)! i& a/ ?/ o; s% E' N- W\" Z& x
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
9 U* ]6 ^+ p( r0 l+ i8 I
: u0 M$ T% C w
\" g9 E+ W% B7 u/ w/ h. J
$ H) V+ `) R8 {}; L\" r# Z9 Z1 E9 t5 W
void getActiveVal(int dataIndex)
9 T/ T3 X2 K! M: g8 M2 O{% }! B, I\" t$ ?- U. f
int i, j;% z: m7 u4 x6 ^4 Z2 G/ R
double sum;
- Q! `3 o' j( Z: k0 G* ]. S$ F4 ^ for (i = 0; i < NEURON; i++)
* S/ G, j6 `( n6 F% e6 B4 t5 G; k {
' C+ {+ x\" {; c6 U/ H sum = 0;6 Z0 W( P\" ^) J- m7 \& K. Z
for (j = 0; j < IN; j++)/ K+ s& G' z. ~' [. F6 |
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
* a$ F, S$ y, L* g7 {, W; Y4 J ) ~2 R, K\" l, \& K
LbOut = Fx(sum);
/ |5 s' Z# \1 }( E( v C
0 ~6 i3 t& L1 o- ]0 B }* u$ I+ A+ k$ _9 M7 l
$ ?5 c9 c% Y# ~% t
for (i = 0; i < OUT; i++)
5 t) ]* ]! G3 I8 q* L& r {# a: H3 k5 t- z) V0 D7 D
sum = 0;
( _% A: w- r4 j/ Z- e7 U for (j = 0; j < NEURON; j++)
7 z! v7 L' w3 A' y sum += Wbc[j] * LbOut[j];
; c! z* M5 P) w5 B
5 _+ p* G\" g\" K' B LcOut = Fx(sum);' I) T. {- o+ f2 k) [0 S6 I
}
; k ` P& R' L}
: l1 H) _! ~1 Z2 svoid backUp(int dataIndex)
# h* E( A2 \' g4 A! u' J$ k{' W: u& c: h& f, K: p; p! K G
int i, j;
) @% n5 G; K4 y0 ^ double sum = 0;
5 n\" W7 u$ e4 {5 H4 P& S //Lc层单元的一般化误差# y) u0 w/ |. j0 {2 D
for (i = 0; i < OUT; i++)! Y W2 V* I5 f X( {( k8 K6 s4 j
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);+ j7 Q6 o! x/ f( h# w. f! j
0 u- J: J! Z& k8 u$ a2 s# O( t9 D
//Lb层单元的一般化误差! Q) \8 U3 A7 [0 i( M5 m
for (i = 0; i < NEURON; i++)
9 |, C* C2 e! B; ]7 s: e& X {, A# Z$ b. f) X' K7 X O% r; G
sum = 0;$ m% c( F: ?) T) D3 u
for (j = 0; j < OUT; j++)
) f2 V\" c! z) d! f7 L; v {
( s2 e' p+ d* ^4 f; J) @, C m sum += Wbc[j] * Dc[j];
, y4 `2 `0 C: y, O- E2 U\" [* c3 T }
6 e: A6 f4 I# _. b6 X Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
3 z8 p3 D( G9 _8 ~& q7 [. y }
: F% @, M6 o3 t! e2 h
$ m% L+ N6 a) |0 K3 G$ i! ~ double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
\" w* l# o: v% l9 Z3 |3 r5 p
/ {( h( H; D\" W$ v+ T; Q5 b for (i = 0; i < OUT; i++)8 N' h- y, s& f\" v3 u6 t
for (j = 0; j < NEURON; j++)
* n/ P* \8 N; v3 h7 x Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;. i; O2 g: U R! ^# B( Y0 D* h
7 x; e7 |- I7 h0 W) A
for (i = 0; i < NEURON; i++)( ^\" L- s6 _8 ]! N' C: q# f
for (j = 0; j < IN; j++)
: o\" A# O' x( Q/ J Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
2 Z, W4 Q) z) Y/ K/ c \" [8 W1 h; ~! \1 e
7 k( Z9 J% H* S; \% @
2 c\" I: w% ?- k6 C3 z}
/ b* [ f3 ^\" N* J7 V: H ( e- A- _4 X$ A\" U* S
double result(double d1, double d2)
+ ?; A$ ^! n1 G* g% M\" c1 A7 E* C{
\" S7 ^+ Z* }' Z2 A1 n/ o; B3 E) }9 b int i, j;+ }; K2 E% B8 `' R& D
double sum;2 v# P! j4 p\" M# I
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
1 H! V( t\" k2 { d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 W( _5 H8 f, x/ N! I
2 G9 u6 D; }\" X5 J+ u; F0 V for (i = 0; i < NEURON; i++)
8 V. t |5 J6 i3 e/ R' Z {
5 W4 W; U2 x7 k+ |( o sum = 0; % E$ V: g8 ]! j) c1 W
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;1 a- A2 U! V0 G: G9 k
LbOut= Fx(sum);
- H* o1 c\" q8 B }; }. X j m0 y$ K& ?! N G
, @2 W0 V n- ~$ Z2 B, r8 A$ O sum = 0;, H9 j, h p# ?; J) r) J+ }- p
for (j = 0; j < NEURON; j++)* d9 R$ |. `) Y* [
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];2 S+ j b% v+ P0 A ^2 B/ { ~\" \
& A' i9 `' k* M5 B7 q' v
LcOut[0] = Fx(sum); v( c- |7 u) S& H
4 s$ }3 d0 i& C6 I9 T& Z return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;1 n E' \; F: Z
3 H. t; T }+ j: {- o\" N 1 `6 \# G. v) N/ N j
}
% a% k7 g# V\" {3 F! f9 Rvoid train()
\" b1 ?2 [! j M! b/ v{
/ J$ C( a7 _6 w, e9 I int i, j, no = 0;4 l: q: ^8 Z$ r- A$ L6 v- J! z
double e = 0;
! H, p b* z N' T do{& d+ h3 ?- O! |( ]& o9 h1 ~
e = 0;
\" ]* p' E- y5 e9 K/ m L; l for (i = 0; i < DATA; i++)7 B. k Z+ A+ F! T% J& Q
{
5 x# |\" b6 B# b, j1 ]9 S$ ^ getActiveVal(i);
- L8 \. m7 t) g$ x; ?0 ~ backUp(i);
% g5 G; y3 Y9 z! `: C, o. V e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
( H\" y! ?9 p+ y\" T }
% O& h& G/ p! t$ H) T( k6 E 3 g. i/ }. b$ ~: a* X
cout << no << " " << e << endl;\" Z3 ]- c* ?2 \
no++;5 v% |0 x( c8 Z
} while (no < 1000);
\" B/ ]6 B0 k) @# ~, A8 } ; a% j7 b3 n\" ~( g
- D) ^3 }! `\" }+ S6 v. T}
Z f y+ O: ]+ @
7 Q, b: t\" K# h\" [4 L, avoid main(int argc, char const *argv[])7 B% B\" c. d9 j: M4 m* N- k, c
{
7 T+ t$ o5 C/ c. V8 ^. [
* H2 O5 i; \( v1 U setSample();
6 M( V2 y: n\" {9 V3 Q0 u initNet();0 ]5 j3 n! p+ R7 A8 B% L
train();
: F. t/ ^; n- F* w5 Q8 F5 T3 }& ~ double a, b;; X+ X+ L X; P! W
while (1)% M# O9 u! K: i. F\" x4 z% D1 A' g# i; w
{; y! e3 v4 @) W* e5 N: ] ]0 ?
cout << "print two numbers" << endl;. k \( ^5 D6 m# `* y$ I
cin >> a >> b;; N, R* s9 `: O& _' S. n! B+ L
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
, i; q* u7 E9 H. S( @ }
, L& N9 d) l2 ?4 X
/ c( e: [5 C3 t4 Z# n$ M * q+ W0 u' {- G1 A+ W/ Y* F) b4 G
}

#include <stdio.h> 
% m  C, p% P& k4 ~+ J/ j& m#include <time.h> 
2 h1 G1 k5 z5 h$ M8 d! [6 q! M6 h#include <math.h>8 u& b1 S- i9 v: v0 t/ `\" ~: a 
#include <stdlib.h>* N( ?# y( s' M3 t5 Y; K' C 
#include <iostream># j\" U9 w% F9 g/ n: _2 X. | 
using namespace std;0 l+ n9 M5 {& e  l( Y) H. ]5 \: a 
#define DATA  800 
6 ?3 G6 L! Q\" y: m# e  Z#define IN 2 
! `8 F2 j* Z% f+ H#define OUT 1 
3 F, F# z/ f0 [7 z+ @% a#define NEURON 45 
  E# b4 c! `3 P5 d: H0 E#define TRAINC 200003 x& a# t* L' }  V+ W& @, y 
 5 T& y0 I% s. I, }, m0 J# e 
double Fx(double x) 
& b\" u( K6 s( l; p: |* ?\" Y{ 
# S) Q7 T8 z, C    return 1 / (1 + exp(-1 * x));, d7 P$ B) ^1 y' ?$ U: J. u8 g 
} 
/ m5 t+ `/ J* n& p, V% ~( F  g//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层$ Y6 ^4 ]6 l1 u7 _ 
//样本输入 
- h7 g2 l6 x' ]. D4 H\" W+ rdouble La[DATA][IN]; 
1 d1 W7 B7 f+ f2 o# X& H//样本输出 
- H$ t1 n7 O8 V& Gdouble Lc[DATA][OUT];) \% u; C9 @; h9 Y1 P# K2 ` 
//La->Lb权重 
6 h; \& @6 S4 Tdouble Wab[NEURON][IN]; 
; l! G5 D1 ?( \, ?6 d% _//Lb->Lc权重 
\" v+ j1 s4 B4 ?8 }+ odouble Wbc[OUT][NEURON]; 
% `\" g  r- n! X\" B+ R//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...7 h  r5 q. S+ ?0 e: \- J 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];% P\" R& J8 f) `# D1 X- u8 h 
 
! `) V7 T. Z6 R8 W% a, V//Lb层输出 
3 y6 r! j$ L- \! `/ ydouble LbOut[NEURON]; 
/ T0 a- \; c' M\" g! F) e9 F& B//Lc层输出  @9 y9 n; o* m  `8 E 
double LcOut[OUT];% [- i8 ^0 }9 h) B 
 
; t+ }2 h# A( @$ ?% h4 l! k//Lc层单元的一般化误差 
3 @6 g9 I- O+ @2 _9 n7 ndouble Dc[OUT]; 
8 k. {, q- C1 D; ^1 g//Lb层单元的一般化误差 
0 m4 ?, z# {; A- i2 ?) L# ydouble Db[NEURON];. w# d) Z: n: Z 
 
; Y/ C: N) ]- G, t4 t//设置样本数据 
9 x$ @- h: r, @void setSample()* O: P' ~4 x: |9 O% j 
{ 
  L\" u5 M! @0 v  S    srand((unsigned)time(NULL)); 
+ u+ _/ V6 g$ K6 {6 q\" _    int i, j; 
2 L, b& t- J* n    for (i = 0; i < DATA; i++) 
! k\" n+ E, H& y/ y    { 
; T* T- ?7 G2 h4 T* W# `        for (j = 0; j < IN; j++): n/ I$ q$ @3 ~; e8 w% J8 h 
        {; G# h5 v% i5 H7 m 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;, N; K( o+ ?& m 
        }) w, I- n7 i4 U) G 
 0 f$ u+ h; ?9 n- G& [! n; L 
        for (j = 0; j < OUT; j++)) ]5 P: h% {& K$ N) \ 
            Lc[j] = La[0] + La[1];4 f/ k- h! C( |. T3 L- k 
    }* l: j4 Q6 W1 j! O. J 
}4 m- s, e\" x6 E 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）4 U9 k0 l- r7 i, { 
void initNet()/ M\" G% O* L& U, d 
{ 
0 ?& H9 a. L6 {& r% l! j    srand((unsigned)time(NULL)); 
8 Z! ~0 r. F( g    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
8 Q1 M9 P* H0 i2 ?    int i, j; 
% }5 }7 K, L\" B  n4 Z    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
$ i$ X; y: `/ y0 q. [+ j# U! a! g% g        for (j = 0; j < IN; j++) 
$ e, }+ ^/ ?  R* y) J        {2 o$ o: ]. k3 y 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
% b& c, X, I/ E            Wab[j] /= 20;% Z2 k* r9 E+ q4 G8 k2 R\" T 
        } 
& x6 N% |) V4 E( O  Q6 `8 U7 q 5 u% {8 T5 Q2 q 
    for (i = 0; i < OUT; i++)7 d0 j. H+ W: @' K5 h! F 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
6 c: M$ R% ^- R' g        {' Z. r/ C9 f& n2 d7 o 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
$ ], D\" \5 c2 h, l            Wbc[j] /= 20;* d5 L. Y9 ~2 l8 _3 i2 J 
        }  z$ e6 \5 s) t9 c4 h7 p7 E# G 
     , Z. j& `: L. O% ? 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
' y3 K* N! ~3 v; \2 G, ^& ^    for (i = 0; i < IN; i++) 
2 J  D; S; ^' C! M1 @    {! m$ K6 l2 B9 k 
          
, |& W7 n9 f9 q/ g        MinIn = MaxIn = La[0]; 
4 d3 K2 T! H% B/ _! F8 ~5 [! T\" r        for (j = 0; j < DATA; j++)\" W8 {4 }8 H1 c+ R. i) m 
        {0 t6 @6 s9 {& s. }& p 
            if (MinIn > La[j]) 
, a4 B' r& j( j) `; F1 H                MinIn = La[j];7 \5 {  T  a\" j' k2 @ 
            if (MaxIn < La[j])  o+ H* I8 a- s6 S$ O3 O: ^- q 
                MaxIn = La[j]; 
3 P6 q$ b  W0 y& S5 V* K2 z8 I        } 
( @$ l/ ]1 R6 j/ @: e7 V7 \\" L5 o     2 A9 p. h/ h9 V, Y& ~( l\" b 
         ' L( f% F7 g: i# Z: j3 e, Z* L2 {! F1 c2 ` 
    } 
0 V& S2 O6 w% [1 K! p9 y   M3 ~; s+ g5 U8 ^6 P. H' j 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
1 E/ s( l: t) @8 S7 d1 ]    { 
* ^2 F- P3 m2 F6 q: O          
) K, w\" y5 K6 q\" S3 g% @        MinOut = MaxOut = Lc[0];: x6 {7 F3 a8 a8 b: e2 S3 x4 x 
        for (j = 0; j < DATA; j++)% T: o1 ?) ^; Q  E& J3 L5 r 
        {+ g4 H: G; [+ T# _8 i3 l% I 
            if (MinOut > Lc[j]) 
  @; \. r8 H% C  S5 W1 ~8 q% {$ p                MinOut = Lc[j];3 E& e7 t) n) q9 R6 h: h  c 
            if (MaxOut < Lc[j])7 z/ X+ Z$ Y% C( j% q- K 
                MaxOut = Lc[j]; 
& ~, G1 [+ `\" q1 G        } 
: j1 b8 s+ U' `  c0 R( |4 s  _/ N 
8 |/ E- e\" L3 X# L5 i+ ~0 K    } 
4 E3 J$ M/ W, L- y  L 
( J; C. B\" a/ C6 S0 h    //归一化' X: q' [7 b! {6 I& } 
    for (i = 0; i < IN; i++)' E; ~# n* Z3 |; o% w 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
/ l8 \% ~6 o' V' A! r7 i1 m            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
& T3 M/ c/ Q* A; R& r             3 S5 c! M) ~5 _( Y# { 
 . f6 ^1 X2 Y1 P 
    for (i = 0; i < OUT; i++)' \( h' R0 h. Y, c, U) J4 \+ Q 
        for (j = 0; j < DATA; j++)! i& a/ ?/ o; s% E' N- W\" Z& x 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
9 U* ]6 ^+ p( r0 l+ i8 I          
: u0 M$ T% C  w             
\" g9 E+ W% B7 u/ w/ h. J 
$ H) V+ `) R8 {}; L\" r# Z9 Z1 E9 t5 W 
void getActiveVal(int dataIndex) 
9 T/ T3 X2 K! M: g8 M2 O{% }! B, I\" t$ ?- U. f 
    int i, j;% z: m7 u4 x6 ^4 Z2 G/ R 
    double sum; 
- Q! `3 o' j( Z: k0 G* ]. S$ F4 ^    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
* S/ G, j6 `( n6 F% e6 B4 t5 G; k    { 
' C+ {+ x\" {; c6 U/ H        sum = 0;6 Z0 W( P\" ^) J- m7 \& K. Z 
        for (j = 0; j < IN; j++)/ K+ s& G' z. ~' [. F6 | 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
* a$ F, S$ y, L* g7 {, W; Y4 J         ) ~2 R, K\" l, \& K 
        LbOut = Fx(sum); 
/ |5 s' Z# \1 }( E( v  C 
0 ~6 i3 t& L1 o- ]0 B    }* u$ I+ A+ k$ _9 M7 l 
 $ ?5 c9 c% Y# ~% t 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 t) ]* ]! G3 I8 q* L& r    {# a: H3 k5 t- z) V0 D7 D 
        sum = 0; 
( _% A: w- r4 j/ Z- e7 U        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
7 z! v7 L' w3 A' y            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
; c! z* M5 P) w5 B          
5 _+ p* G\" g\" K' B        LcOut = Fx(sum);' I) T. {- o+ f2 k) [0 S6 I 
    } 
; k  `  P& R' L} 
: l1 H) _! ~1 Z2 svoid backUp(int dataIndex) 
# h* E( A2 \' g4 A! u' J$ k{' W: u& c: h& f, K: p; p! K  G 
    int i, j; 
) @% n5 G; K4 y0 ^    double sum = 0; 
5 n\" W7 u$ e4 {5 H4 P& S    //Lc层单元的一般化误差# y) u0 w/ |. j0 {2 D 
    for (i = 0; i < OUT; i++)! Y  W2 V* I5 f  X( {( k8 K6 s4 j 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);+ j7 Q6 o! x/ f( h# w. f! j 
 0 u- J: J! Z& k8 u$ a2 s# O( t9 D 
    //Lb层单元的一般化误差! Q) \8 U3 A7 [0 i( M5 m 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
9 |, C* C2 e! B; ]7 s: e& X    {, A# Z$ b. f) X' K7 X  O% r; G 
        sum = 0;$ m% c( F: ?) T) D3 u 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
) f2 V\" c! z) d! f7 L; v        { 
( s2 e' p+ d* ^4 f; J) @, C  m            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
, y4 `2 `0 C: y, O- E2 U\" [* c3 T        } 
6 e: A6 f4 I# _. b6 X        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
3 z8 p3 D( G9 _8 ~& q7 [. y    } 
: F% @, M6 o3 t! e2 h 
$ m% L+ N6 a) |0 K3 G$ i! ~    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
\" w* l# o: v% l9 Z3 |3 r5 p 
/ {( h( H; D\" W$ v+ T; Q5 b    for (i = 0; i < OUT; i++)8 N' h- y, s& f\" v3 u6 t 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
* n/ P* \8 N; v3 h7 x            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;. i; O2 g: U  R! ^# B( Y0 D* h 
 7 x; e7 |- I7 h0 W) A 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)( ^\" L- s6 _8 ]! N' C: q# f 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
: o\" A# O' x( Q/ J            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
2 Z, W4 Q) z) Y/ K/ c \" [8 W1 h; ~! \1 e 
     7 k( Z9 J% H* S; \% @ 
      
2 c\" I: w% ?- k6 C3 z} 
/ b* [  f3 ^\" N* J7 V: H ( e- A- _4 X$ A\" U* S 
double result(double d1, double d2) 
+ ?; A$ ^! n1 G* g% M\" c1 A7 E* C{ 
\" S7 ^+ Z* }' Z2 A1 n/ o; B3 E) }9 b    int i, j;+ }; K2 E% B8 `' R& D 
    double sum;2 v# P! j4 p\" M# I 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
1 H! V( t\" k2 {    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);7 W( _5 H8 f, x/ N! I 
 
2 G9 u6 D; }\" X5 J+ u; F0 V    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
8 V. t  |5 J6 i3 e/ R' Z    { 
5 W4 W; U2 x7 k+ |( o        sum = 0;         % E$ V: g8 ]! j) c1 W 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;1 a- A2 U! V0 G: G9 k 
        LbOut= Fx(sum); 
- H* o1 c\" q8 B    }; }. X  j  m0 y$ K& ?! N  G 
 
, @2 W0 V  n- ~$ Z2 B, r8 A$ O    sum = 0;, H9 j, h  p# ?; J) r) J+ }- p 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)* d9 R$ |. `) Y* [ 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];2 S+ j  b% v+ P0 A  ^2 B/ {  ~\" \ 
     & A' i9 `' k* M5 B7 q' v 
    LcOut[0] = Fx(sum);  v( c- |7 u) S& H 
      
4 s$ }3 d0 i& C6 I9 T& Z    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;1 n  E' \; F: Z 
 
3 H. t; T  }+ j: {- o\" N 1 `6 \# G. v) N/ N  j 
} 
% a% k7 g# V\" {3 F! f9 Rvoid train() 
\" b1 ?2 [! j  M! b/ v{ 
/ J$ C( a7 _6 w, e9 I    int i, j, no = 0;4 l: q: ^8 Z$ r- A$ L6 v- J! z 
    double e = 0; 
! H, p  b* z  N' T    do{& d+ h3 ?- O! |( ]& o9 h1 ~ 
        e = 0; 
\" ]* p' E- y5 e9 K/ m  L; l        for (i = 0; i < DATA; i++)7 B. k  Z+ A+ F! T% J& Q 
        { 
5 x# |\" b6 B# b, j1 ]9 S$ ^            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
- L8 \. m7 t) g$ x; ?0 ~            backUp(i); 
% g5 G; y3 Y9 z! `: C, o. V            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
( H\" y! ?9 p+ y\" T        } 
% O& h& G/ p! t$ H) T( k6 E         3 g. i/ }. b$ ~: a* X 
        cout << no << " " << e << endl;\" Z3 ]- c* ?2 \ 
        no++;5 v% |0 x( c8 Z 
    } while (no < 1000); 
\" B/ ]6 B0 k) @# ~, A8 } ; a% j7 b3 n\" ~( g 
 
- D) ^3 }! `\" }+ S6 v. T} 
  Z  f  y+ O: ]+ @ 
7 Q, b: t\" K# h\" [4 L, avoid  main(int argc, char const *argv[])7 B% B\" c. d9 j: M4 m* N- k, c 
{ 
7 T+ t$ o5 C/ c. V8 ^. [      
* H2 O5 i; \( v1 U    setSample(); 
6 M( V2 y: n\" {9 V3 Q0 u    initNet();0 ]5 j3 n! p+ R7 A8 B% L 
    train(); 
: F. t/ ^; n- F* w5 Q8 F5 T3 }& ~    double a, b;; X+ X+ L  X; P! W 
    while (1)% M# O9 u! K: i. F\" x4 z% D1 A' g# i; w 
    {; y! e3 v4 @) W* e5 N: ]  ]0 ? 
        cout << "print two numbers" << endl;. k  \( ^5 D6 m# `* y$ I 
        cin >> a >> b;; N, R* s9 `: O& _' S. n! B+ L 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
, i; q* u7 E9 H. S( @    } 
, L& N9 d) l2 ?4 X      
/ c( e: [5 C3 t4 Z# n$ M     * q+ W0 u' {- G1 A+ W/ Y* F) b4 G 
}

, i" h* v% E7 P8 x2 f# p9 B E8 M% N6 O

zan