[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 i \- G/ c# p( @4 y
#include <time.h>& q4 m\" b4 |- n' M
#include <math.h>8 K0 O1 y0 {) `. Z
#include <stdlib.h>, M5 q0 ?) ^% h( m: D
#include <iostream>0 Z, r! I) \, _ ^1 G }$ f
using namespace std;
! S S9 b8 W\" {+ {#define DATA 800
$ F0 \/ g& Q# I: k#define IN 2! a1 h) Q9 v; v. c3 X# w5 h
#define OUT 1- B8 R/ f* a: N- a
#define NEURON 45: O* T8 M. c7 ?9 f$ o0 U( I\" H5 W
#define TRAINC 20000
) P+ Z3 b4 t$ |. t5 B& n1 D ; l s O+ B2 c: r
double Fx(double x)
$ d) o9 D' O; }{
3 b* {* U O ~5 ^ return 1 / (1 + exp(-1 * x));
. O/ g0 |. R\" M}
, Q5 ~) @8 m) M5 V//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
: D. @5 P/ i9 B% n) {2 R//样本输入
5 ~0 A* w5 F0 e3 tdouble La[DATA][IN];3 a! s4 ?$ U: |( y. P, I2 p
//样本输出\" @$ }! v. c1 K# g
double Lc[DATA][OUT];
9 x2 T- N+ B% e% ]//La->Lb权重2 R, b; C3 w! D- q; S
double Wab[NEURON][IN];
R2 T) f$ R7 S/ h//Lb->Lc权重
1 W$ e) v\" H4 j1 t4 j* ]% Pdouble Wbc[OUT][NEURON];
* L/ g. E2 P) D X o+ \6 S//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
8 k+ v1 k8 i4 J' r; K; ]( ~double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
/ F& D% u- u- m g4 d- } _. f+ [, y, ~
//Lb层输出& Q/ r1 A6 p9 P, {. ^9 o\" M4 a: }
double LbOut[NEURON];' w, s9 K8 a. A2 Z6 [
//Lc层输出8 I% u5 C6 K+ @3 G1 ]
double LcOut[OUT];' \. c; |! @) T. e\" a$ X
5 g2 v# D\" o' A' g\" R2 O) ]
//Lc层单元的一般化误差
/ A& v! z7 g. ?# \2 d: ^double Dc[OUT];7 e x! I( m$ Z5 Q' g. `$ m) a& b9 P
//Lb层单元的一般化误差0 J ]. A4 o$ M5 L1 H; G
double Db[NEURON];
* v' W- U0 J+ ]7 Z! p! q; ]\" W
. S$ Z! \( P\" Y: Y//设置样本数据: P* I$ E( Z& ~! K9 X2 e
void setSample(). w9 o1 w/ ^# j( P$ E
{
% Q2 l\" P9 u. y; y srand((unsigned)time(NULL));% g1 e; ]. X, }- s
int i, j;* ], W' M7 W# M, ?. j) p; T
for (i = 0; i < DATA; i++)\" D9 O0 _# H7 H# W7 F2 A0 Q! }
{
) x2 X- N: o) w. |6 c. p for (j = 0; j < IN; j++)' Y$ R0 b5 N8 P/ P3 u1 I
{
/ Z8 R% U# _7 | Q( ]5 g La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
9 `2 g n- Q$ e1 r5 r4 Y6 ~ }
! z; Z% _# Y, ]9 a0 ~+ e' j
4 J% g- Y+ e/ d* P( F* g for (j = 0; j < OUT; j++)
; @+ q; \. D6 i9 a\" I Lc[j] = La[0] + La[1];$ X\" q4 o. h6 x& p- U, g
}# @0 g0 D6 T* a# R% Z0 Y1 C
}& r I4 w9 l# g/ f
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
, @+ M. E- @- f: |3 k3 ^$ rvoid initNet()6 r! W3 D8 w9 j% ~3 J) }- H
{/ m# c1 F- N$ E\" C3 Q/ e
srand((unsigned)time(NULL));2 k% w+ z2 V8 {8 d
//两部分的权值设置随机值【-1,1】
5 b\" P. L; j0 i int i, j;
: |2 a5 i, ?9 S0 r- s. c: v7 @ for (i = 0; i < NEURON; i++)$ l. i& |& X) K4 w1 L0 f- f
for (j = 0; j < IN; j++)
. Q: l4 O3 s, ~+ [- l2 G5 V {
8 ?! j5 Z* z* c; J$ `0 `' y Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
/ e7 K, p5 p1 t7 F\" h0 `. p& X Wab[j] /= 20;
\" v& R- S9 ` v) x9 U }
- j w9 J3 w5 L; Q\" c- w) z5 C for (i = 0; i < OUT; i++)
1 w, X7 `' b6 j: X% L4 n b$ W for (j = 0; j < NEURON; j++)5 f% V1 w, Z: ~' M4 Y
{
4 d0 C! s: K; N5 Z$ z; y) o- u Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ S, s2 r% d9 ]* B
Wbc[j] /= 20;
g: k1 \3 s0 R7 D }
' k! E* l* ?8 [\" g, E6 ` ' _ {: T1 [9 l+ p' c
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
g0 d* B\" k, j5 p; | for (i = 0; i < IN; i++)8 K\" i8 k) i* v( I0 K( R- b
{9 k2 N4 A3 p9 B- p# j4 y
7 Q/ a; |# _) }/ u5 y/ c! q MinIn = MaxIn = La[0];) f7 s8 ~! Q- Q
for (j = 0; j < DATA; j++)! H4 j\" j3 C2 Z' s0 s# X& z9 _
{
\" k! u( S' d* v% _) { if (MinIn > La[j])
; M p6 K5 v\" q* {\" R& [! ? MinIn = La[j];
* K) b2 p% l: j if (MaxIn < La[j]), E9 m0 d. D+ D) n* o5 p
MaxIn = La[j];
\" M% \; f\" l* b# \2 m7 U }
' E\" r# p$ u3 m1 q; r8 }+ x\" e ( z! d. ~3 h, G- O. [ F
! F$ T( {3 q0 ]4 }4 Q
}8 L3 d) N6 K( N6 M
2 n3 S/ N5 }& Q Q( L: r for (i = 0; i < OUT; i++), P# }1 L9 x8 W& Q
{1 d/ `6 w* }: J/ e
0 ]2 Y& b* y3 H. q2 F/ |% Y* K+ n3 O5 p: W
MinOut = MaxOut = Lc[0];
\" u4 h6 Q2 t$ {7 u& |( R for (j = 0; j < DATA; j++)8 T5 U, u5 u( Y
{0 q) a8 s+ O0 G0 v2 [, z/ x
if (MinOut > Lc[j])
3 }) `3 ?8 `; T0 @7 J MinOut = Lc[j];8 s6 l/ s q- o) y3 y2 i2 ~
if (MaxOut < Lc[j])
5 X& D& V. c5 _5 m MaxOut = Lc[j];
6 m3 ?: e, b* R4 R }
' A/ j: e\" e; [% G+ ]$ M6 v# h\" L
/ ~. `1 @* ` J/ R( o0 ^ }
& _& V2 M3 y7 r$ C\" K; @ 0 k; c5 { k\" S\" g
//归一化 {( `: m* y1 ]\" u
for (i = 0; i < IN; i++)
0 N$ p$ l+ [$ O- p( _- \ for (j = 0; j < DATA; j++). V; M# R7 x0 |
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
4 I* S2 u/ K( ~7 j6 j! F: y- N 5 |3 G; {4 p) _
! v8 z\" X! f- K\" C' J for (i = 0; i < OUT; i++)4 o0 P0 {\" ^/ @+ E4 p% X/ r
for (j = 0; j < DATA; j++)
0 q. D9 X; y1 ^7 ] Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);; K$ n% X) Y6 [
) K: z6 O( L0 V2 `, X
, m1 S: u. `/ B& q# R
( `% B D5 O# d) W3 D# v' e- Q} z! e, i3 V( o$ s6 {5 @
void getActiveVal(int dataIndex)
( G5 K# P$ d+ C: _{
H5 w\" L2 V& X. A! B5 c int i, j;
% X1 @+ P! j. W. ?: m$ Y double sum; A) {. r1 K+ N$ l$ ?- N, j1 k& h
for (i = 0; i < NEURON; i++)
7 V- y3 k0 [' N* w\" s# |1 M' Z/ S' U {0 L; C3 B1 Q- L8 w6 ]! n; {: z. c
sum = 0;
: Z\" d- [' e( [3 I( t for (j = 0; j < IN; j++)
: o# n\" S' `/ x$ j4 S, ? sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
) w% v+ G. J1 S4 b. @. K V 9 U, }5 C0 ]$ V, C2 E9 P& h3 v& |
LbOut = Fx(sum);
^- h3 r. y# o3 N! U ' j5 Q3 A, J. F. c) F- T
}
8 ^9 x2 G! g& L) x4 u. U\" W3 X 8 O& P- _( s- I: X) L0 _7 s
for (i = 0; i < OUT; i++)- q( R1 J* v% K
{
# U; U* k( j- d2 u6 S* A sum = 0;
/ L0 n4 L0 _7 A) H V for (j = 0; j < NEURON; j++)8 c+ ^! r! D3 J' w
sum += Wbc[j] * LbOut[j];. E/ Q% u3 p9 l6 y6 f) K
5 Z, H2 j) W3 c( m$ H
LcOut = Fx(sum);( X/ z6 v0 k6 T
}
4 ]1 O. k! Q) G$ J7 y4 d}, ~! g% `* w' U8 R+ P
void backUp(int dataIndex)6 `) g/ O+ V( r# O8 `- D. k( f
{
$ l3 M) o# _, @0 V* Z int i, j;
! V( l0 d$ D$ [( S3 ? double sum = 0;5 n0 [6 U1 a+ G* }2 ~
//Lc层单元的一般化误差
8 _\" Z: a7 I) q. S2 f7 [) s for (i = 0; i < OUT; i++)! L6 l4 L1 o1 j
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
( }3 M6 X( @: _6 x3 q \" y0 B6 N! V2 k: i* \ O9 t [
//Lb层单元的一般化误差
5 v4 c7 i) T- ^1 T# r for (i = 0; i < NEURON; i++)
4 @. e. D+ n2 i! r8 E. Y/ D1 g {
sum = 0;
0 `! [7 E1 w5 X! W4 m for (j = 0; j < OUT; j++)& W Q5 ?( M) @, p
{
2 s7 ^3 z; ?' a8 @. ?, k sum += Wbc[j] * Dc[j];
. r, G0 } ?\" R9 y( g: `! H }
\" o/ Y) Y; E: @3 } Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;, J: g& x% A) g1 V# v) Z3 O) t
}
- i: _8 v2 b# n7 p8 \( T' O9 N& |
\" ]! L* k\" q) B, K double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;1 m, w. T! q! y6 |* _
+ e4 G# l/ _! `( X8 a' f for (i = 0; i < OUT; i++)
# S7 w! ~1 f! H) g5 ^- A+ C; T for (j = 0; j < NEURON; j++)+ l ?7 m; w, Z0 x. P& f+ o! b
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;; B( e+ B, u\" s$ Z: j\" \& z
6 \# ^( z( v+ d/ k$ ] for (i = 0; i < NEURON; i++)! N6 g& d) P1 \. I/ p
for (j = 0; j < IN; j++)5 K\" H$ l* w, h: d\" o
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
9 @6 w' G$ ~( |2 p6 T. x
4 j# H\" B2 `5 `& ?% r2 |; p, i
9 [6 D. O9 t4 L7 m4 y7 i ) b3 u; c7 ]/ o- Z
}
) Z; f6 E* P, ]6 o1 L 7 X/ m; M: I2 }0 N
double result(double d1, double d2)
8 N5 N7 ?; h. u Q\" t1 n{4 ~' R* S\" r k- ~9 c6 V! F1 N3 o
int i, j;- P\" o' D1 C/ d# O' g% u* K
double sum;\" l5 p; l0 W5 x! O
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;# |+ L9 `! P) K
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
. Z7 ?+ e( @4 k' q, O / J0 X1 V( l: y! I1 \
for (i = 0; i < NEURON; i++)$ J1 }9 r( a2 H
{
/ Y! r% n\" I& ~7 _ [5 Q* q sum = 0;
\" G5 n\" ^6 B/ |; `0 J1 B3 [ sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;/ ]6 _6 g\" V- ? i1 `- Z- Z
LbOut= Fx(sum);. i- g( S; M% x\" Y. S) |0 B/ a4 T) k
}
, ^0 J) B+ H7 q# [8 K u( c2 {7 u e( O) ]
sum = 0;
4 o) a1 U8 }\" i0 h' U+ M% I! l for (j = 0; j < NEURON; j++)
) T3 C' _* M, R\" A sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];1 w( k% b1 q4 W6 E+ J
z\" q5 D% `) ? o
LcOut[0] = Fx(sum);8 Y8 X! O) Z# T. c) Y; g
! g5 E% g( c e2 T& h g2 P return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
. @( C; ^5 T; R. Y/ Q
/ p5 N2 a# B! a+ s4 c) s9 t 4 X7 F) ?& x5 g$ t( t; x
}- M8 [: {. {/ X
void train()/ ?+ T: k# b' l
{6 Q$ }/ N, q- R- Z( F% A- P7 [
int i, j, no = 0;
& {1 e6 c6 ?8 j, z; @ double e = 0;
0 u0 M9 t: D1 i- @' d2 Q+ y2 J4 q, G! R do{+ ~' N l1 [0 ~9 m) E$ f5 E& U1 l
e = 0;
# v, Z- E4 g1 p+ E! } P for (i = 0; i < DATA; i++)
; t; ^) ]3 j9 l' x {# J9 D/ B6 x- [' S4 \/ [7 K& M
getActiveVal(i);
8 m; {2 o6 v! K N backUp(i);
7 Q8 T/ G+ W( \9 d- v0 @+ I e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);1 i& e; B& [4 ^/ Y! I, L- }3 C9 M/ b
}3 e+ F* ^& e7 o/ G
% r\" J0 t; @7 E+ o cout << no << " " << e << endl;\" u- T4 V( g- E- m g3 u
no++;
) F& b: `, E( }2 u# U } while (no < 1000);
# k& p5 `8 z! z( k8 l0 y9 h) Z, b
8 Z5 |. S8 {8 E: _
0 N# j4 J s! n7 ] _}# I+ j. k# Q1 V\" r% ~% h6 ~
* K# u3 _5 X5 l9 E3 ~
void main(int argc, char const *argv[])
, {! W! j7 Z: _/ b' P) k{* h, d E$ T: {( }* S4 q' E
p. t: d$ i: p( a7 L; k
setSample();$ a6 X# ~8 M\" L. `1 g
initNet();, f$ A% X: H& a8 F% T' l! p6 W
train();; `( y1 V2 P2 u6 Z
double a, b;9 ^6 |/ ?2 s/ w j1 j* b\" \
while (1)) J+ Z+ ` Y+ T
{
' ^3 _1 O% D t2 u; n cout << "print two numbers" << endl;4 K/ c. [7 b$ Z s, O
cin >> a >> b;
1 s- y4 z4 H) [/ A cout << "result:" << result(a, b) << endl;
! G$ m/ i% W+ h }
7 E+ R7 E ^% D4 {
; ` r) `4 @\" c; R4 t3 a $ D! `9 W5 h$ S4 H2 |
}

#include <stdio.h>3 i  \- G/ c# p( @4 y 
#include <time.h>& q4 m\" b4 |- n' M 
#include <math.h>8 K0 O1 y0 {) `. Z 
#include <stdlib.h>, M5 q0 ?) ^% h( m: D 
#include <iostream>0 Z, r! I) \, _  ^1 G  }$ f 
using namespace std; 
! S  S9 b8 W\" {+ {#define DATA  800 
$ F0 \/ g& Q# I: k#define IN 2! a1 h) Q9 v; v. c3 X# w5 h 
#define OUT 1- B8 R/ f* a: N- a 
#define NEURON 45: O* T8 M. c7 ?9 f$ o0 U( I\" H5 W 
#define TRAINC 20000 
) P+ Z3 b4 t$ |. t5 B& n1 D ; l  s  O+ B2 c: r 
double Fx(double x) 
$ d) o9 D' O; }{ 
3 b* {* U  O  ~5 ^    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
. O/ g0 |. R\" M} 
, Q5 ~) @8 m) M5 V//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
: D. @5 P/ i9 B% n) {2 R//样本输入 
5 ~0 A* w5 F0 e3 tdouble La[DATA][IN];3 a! s4 ?$ U: |( y. P, I2 p 
//样本输出\" @$ }! v. c1 K# g 
double Lc[DATA][OUT]; 
9 x2 T- N+ B% e% ]//La->Lb权重2 R, b; C3 w! D- q; S 
double Wab[NEURON][IN]; 
  R2 T) f$ R7 S/ h//Lb->Lc权重 
1 W$ e) v\" H4 j1 t4 j* ]% Pdouble Wbc[OUT][NEURON]; 
* L/ g. E2 P) D  X  o+ \6 S//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
8 k+ v1 k8 i4 J' r; K; ]( ~double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
/ F& D% u- u- m  g4 d- }   _. f+ [, y, ~ 
//Lb层输出& Q/ r1 A6 p9 P, {. ^9 o\" M4 a: } 
double LbOut[NEURON];' w, s9 K8 a. A2 Z6 [ 
//Lc层输出8 I% u5 C6 K+ @3 G1 ] 
double LcOut[OUT];' \. c; |! @) T. e\" a$ X 
 5 g2 v# D\" o' A' g\" R2 O) ] 
//Lc层单元的一般化误差 
/ A& v! z7 g. ?# \2 d: ^double Dc[OUT];7 e  x! I( m$ Z5 Q' g. `$ m) a& b9 P 
//Lb层单元的一般化误差0 J  ]. A4 o$ M5 L1 H; G 
double Db[NEURON]; 
* v' W- U0 J+ ]7 Z! p! q; ]\" W 
. S$ Z! \( P\" Y: Y//设置样本数据: P* I$ E( Z& ~! K9 X2 e 
void setSample(). w9 o1 w/ ^# j( P$ E 
{ 
% Q2 l\" P9 u. y; y    srand((unsigned)time(NULL));% g1 e; ]. X, }- s 
    int i, j;* ], W' M7 W# M, ?. j) p; T 
    for (i = 0; i < DATA; i++)\" D9 O0 _# H7 H# W7 F2 A0 Q! } 
    { 
) x2 X- N: o) w. |6 c. p        for (j = 0; j < IN; j++)' Y$ R0 b5 N8 P/ P3 u1 I 
        { 
/ Z8 R% U# _7 |  Q( ]5 g            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
9 `2 g  n- Q$ e1 r5 r4 Y6 ~        } 
! z; Z% _# Y, ]9 a0 ~+ e' j 
4 J% g- Y+ e/ d* P( F* g        for (j = 0; j < OUT; j++) 
; @+ q; \. D6 i9 a\" I            Lc[j] = La[0] + La[1];$ X\" q4 o. h6 x& p- U, g 
    }# @0 g0 D6 T* a# R% Z0 Y1 C 
}& r  I4 w9 l# g/ f 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
, @+ M. E- @- f: |3 k3 ^$ rvoid initNet()6 r! W3 D8 w9 j% ~3 J) }- H 
{/ m# c1 F- N$ E\" C3 Q/ e 
    srand((unsigned)time(NULL));2 k% w+ z2 V8 {8 d 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
5 b\" P. L; j0 i    int i, j; 
: |2 a5 i, ?9 S0 r- s. c: v7 @    for (i = 0; i < NEURON; i++)$ l. i& |& X) K4 w1 L0 f- f 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
. Q: l4 O3 s, ~+ [- l2 G5 V        { 
8 ?! j5 Z* z* c; J$ `0 `' y            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
/ e7 K, p5 p1 t7 F\" h0 `. p& X            Wab[j] /= 20; 
\" v& R- S9 `  v) x9 U        } 
% v- u8 }% s# u& Y, v) a8 w2 W$ f; m  y 
- j  w9 J3 w5 L; Q\" c- w) z5 C    for (i = 0; i < OUT; i++) 
1 w, X7 `' b6 j: X% L4 n  b$ W        for (j = 0; j < NEURON; j++)5 f% V1 w, Z: ~' M4 Y 
        { 
4 d0 C! s: K; N5 Z$ z; y) o- u            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;/ S, s2 r% d9 ]* B 
            Wbc[j] /= 20; 
  g: k1 \3 s0 R7 D        } 
' k! E* l* ?8 [\" g, E6 `     ' _  {: T1 [9 l+ p' c 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
  g0 d* B\" k, j5 p; |    for (i = 0; i < IN; i++)8 K\" i8 k) i* v( I0 K( R- b 
    {9 k2 N4 A3 p9 B- p# j4 y 
          
7 Q/ a; |# _) }/ u5 y/ c! q        MinIn = MaxIn = La[0];) f7 s8 ~! Q- Q 
        for (j = 0; j < DATA; j++)! H4 j\" j3 C2 Z' s0 s# X& z9 _ 
        { 
\" k! u( S' d* v% _) {            if (MinIn > La[j]) 
; M  p6 K5 v\" q* {\" R& [! ?                MinIn = La[j]; 
* K) b2 p% l: j            if (MaxIn < La[j]), E9 m0 d. D+ D) n* o5 p 
                MaxIn = La[j]; 
\" M% \; f\" l* b# \2 m7 U        } 
' E\" r# p$ u3 m1 q; r8 }+ x\" e     ( z! d. ~3 h, G- O. [  F 
         ! F$ T( {3 q0 ]4 }4 Q 
    }8 L3 d) N6 K( N6 M 
 
2 n3 S/ N5 }& Q  Q( L: r    for (i = 0; i < OUT; i++), P# }1 L9 x8 W& Q 
    {1 d/ `6 w* }: J/ e 
         0 ]2 Y& b* y3 H. q2 F/ |% Y* K+ n3 O5 p: W 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
\" u4 h6 Q2 t$ {7 u& |( R        for (j = 0; j < DATA; j++)8 T5 U, u5 u( Y 
        {0 q) a8 s+ O0 G0 v2 [, z/ x 
            if (MinOut > Lc[j]) 
3 }) `3 ?8 `; T0 @7 J                MinOut = Lc[j];8 s6 l/ s  q- o) y3 y2 i2 ~ 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
5 X& D& V. c5 _5 m                MaxOut = Lc[j]; 
6 m3 ?: e, b* R4 R        } 
' A/ j: e\" e; [% G+ ]$ M6 v# h\" L 
/ ~. `1 @* `  J/ R( o0 ^    } 
& _& V2 M3 y7 r$ C\" K; @ 0 k; c5 {  k\" S\" g 
    //归一化  {( `: m* y1 ]\" u 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
0 N$ p$ l+ [$ O- p( _- \        for (j = 0; j < DATA; j++). V; M# R7 x0 | 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
4 I* S2 u/ K( ~7 j6 j! F: y- N             5 |3 G; {4 p) _ 
 
! v8 z\" X! f- K\" C' J    for (i = 0; i < OUT; i++)4 o0 P0 {\" ^/ @+ E4 p% X/ r 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
0 q. D9 X; y1 ^7 ]            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);; K$ n% X) Y6 [ 
          
) K: z6 O( L0 V2 `, X             
, m1 S: u. `/ B& q# R 
( `% B  D5 O# d) W3 D# v' e- Q}  z! e, i3 V( o$ s6 {5 @ 
void getActiveVal(int dataIndex) 
( G5 K# P$ d+ C: _{ 
  H5 w\" L2 V& X. A! B5 c    int i, j; 
% X1 @+ P! j. W. ?: m$ Y    double sum;  A) {. r1 K+ N$ l$ ?- N, j1 k& h 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
7 V- y3 k0 [' N* w\" s# |1 M' Z/ S' U    {0 L; C3 B1 Q- L8 w6 ]! n; {: z. c 
        sum = 0; 
: Z\" d- [' e( [3 I( t        for (j = 0; j < IN; j++) 
: o# n\" S' `/ x$ j4 S, ?            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
) w% v+ G. J1 S4 b. @. K  V         9 U, }5 C0 ]$ V, C2 E9 P& h3 v& | 
        LbOut = Fx(sum); 
  ^- h3 r. y# o3 N! U ' j5 Q3 A, J. F. c) F- T 
    } 
8 ^9 x2 G! g& L) x4 u. U\" W3 X 8 O& P- _( s- I: X) L0 _7 s 
    for (i = 0; i < OUT; i++)- q( R1 J* v% K 
    { 
# U; U* k( j- d2 u6 S* A        sum = 0; 
/ L0 n4 L0 _7 A) H  V        for (j = 0; j < NEURON; j++)8 c+ ^! r! D3 J' w 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];. E/ Q% u3 p9 l6 y6 f) K 
         5 Z, H2 j) W3 c( m$ H 
        LcOut = Fx(sum);( X/ z6 v0 k6 T 
    } 
4 ]1 O. k! Q) G$ J7 y4 d}, ~! g% `* w' U8 R+ P 
void backUp(int dataIndex)6 `) g/ O+ V( r# O8 `- D. k( f 
{ 
$ l3 M) o# _, @0 V* Z    int i, j; 
! V( l0 d$ D$ [( S3 ?    double sum = 0;5 n0 [6 U1 a+ G* }2 ~ 
    //Lc层单元的一般化误差 
8 _\" Z: a7 I) q. S2 f7 [) s    for (i = 0; i < OUT; i++)! L6 l4 L1 o1 j 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
( }3 M6 X( @: _6 x3 q \" y0 B6 N! V2 k: i* \  O9 t  [ 
    //Lb层单元的一般化误差 
5 v4 c7 i) T- ^1 T# r    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
4 @. e. D+ n2 i! r8 E. Y/ D1 g    { 
9 r: B% r; _& [5 M7 T% Y- W, a  O; H( H        sum = 0; 
0 `! [7 E1 w5 X! W4 m        for (j = 0; j < OUT; j++)& W  Q5 ?( M) @, p 
        { 
2 s7 ^3 z; ?' a8 @. ?, k            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
. r, G0 }  ?\" R9 y( g: `! H        } 
\" o/ Y) Y; E: @3 }        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;, J: g& x% A) g1 V# v) Z3 O) t 
    } 
- i: _8 v2 b# n7 p8 \( T' O9 N& | 
\" ]! L* k\" q) B, K    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;1 m, w. T! q! y6 |* _ 
 
+ e4 G# l/ _! `( X8 a' f    for (i = 0; i < OUT; i++) 
# S7 w! ~1 f! H) g5 ^- A+ C; T        for (j = 0; j < NEURON; j++)+ l  ?7 m; w, Z0 x. P& f+ o! b 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;; B( e+ B, u\" s$ Z: j\" \& z 
 
6 \# ^( z( v+ d/ k$ ]    for (i = 0; i < NEURON; i++)! N6 g& d) P1 \. I/ p 
        for (j = 0; j < IN; j++)5 K\" H$ l* w, h: d\" o 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
9 @6 w' G$ ~( |2 p6 T. x 
4 j# H\" B2 `5 `& ?% r2 |; p, i      
9 [6 D. O9 t4 L7 m4 y7 i     ) b3 u; c7 ]/ o- Z 
} 
) Z; f6 E* P, ]6 o1 L 7 X/ m; M: I2 }0 N 
double result(double d1, double d2) 
8 N5 N7 ?; h. u  Q\" t1 n{4 ~' R* S\" r  k- ~9 c6 V! F1 N3 o 
    int i, j;- P\" o' D1 C/ d# O' g% u* K 
    double sum;\" l5 p; l0 W5 x! O 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;# |+ L9 `! P) K 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
. Z7 ?+ e( @4 k' q, O / J0 X1 V( l: y! I1 \ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)$ J1 }9 r( a2 H 
    { 
/ Y! r% n\" I& ~7 _  [5 Q* q        sum = 0;          
\" G5 n\" ^6 B/ |; `0 J1 B3 [        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;/ ]6 _6 g\" V- ?  i1 `- Z- Z 
        LbOut= Fx(sum);. i- g( S; M% x\" Y. S) |0 B/ a4 T) k 
    } 
, ^0 J) B+ H7 q# [8 K   u( c2 {7 u  e( O) ] 
    sum = 0; 
4 o) a1 U8 }\" i0 h' U+ M% I! l    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
) T3 C' _* M, R\" A        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];1 w( k% b1 q4 W6 E+ J 
       z\" q5 D% `) ?  o 
    LcOut[0] = Fx(sum);8 Y8 X! O) Z# T. c) Y; g 
      
! g5 E% g( c  e2 T& h  g2 P    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
. @( C; ^5 T; R. Y/ Q 
/ p5 N2 a# B! a+ s4 c) s9 t 4 X7 F) ?& x5 g$ t( t; x 
}- M8 [: {. {/ X 
void train()/ ?+ T: k# b' l 
{6 Q$ }/ N, q- R- Z( F% A- P7 [ 
    int i, j, no = 0; 
& {1 e6 c6 ?8 j, z; @    double e = 0; 
0 u0 M9 t: D1 i- @' d2 Q+ y2 J4 q, G! R    do{+ ~' N  l1 [0 ~9 m) E$ f5 E& U1 l 
        e = 0; 
# v, Z- E4 g1 p+ E! }  P        for (i = 0; i < DATA; i++) 
; t; ^) ]3 j9 l' x        {# J9 D/ B6 x- [' S4 \/ [7 K& M 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
8 m; {2 o6 v! K  N            backUp(i); 
7 Q8 T/ G+ W( \9 d- v0 @+ I            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);1 i& e; B& [4 ^/ Y! I, L- }3 C9 M/ b 
        }3 e+ F* ^& e7 o/ G 
          
% r\" J0 t; @7 E+ o        cout << no << " " << e << endl;\" u- T4 V( g- E- m  g3 u 
        no++; 
) F& b: `, E( }2 u# U    } while (no < 1000); 
# k& p5 `8 z! z( k8 l0 y9 h) Z, b 
8 Z5 |. S8 {8 E: _ 
0 N# j4 J  s! n7 ]  _}# I+ j. k# Q1 V\" r% ~% h6 ~ 
 * K# u3 _5 X5 l9 E3 ~ 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
, {! W! j7 Z: _/ b' P) k{* h, d  E$ T: {( }* S4 q' E 
       p. t: d$ i: p( a7 L; k 
    setSample();$ a6 X# ~8 M\" L. `1 g 
    initNet();, f$ A% X: H& a8 F% T' l! p6 W 
    train();; `( y1 V2 P2 u6 Z 
    double a, b;9 ^6 |/ ?2 s/ w  j1 j* b\" \ 
    while (1)) J+ Z+ `  Y+ T 
    { 
' ^3 _1 O% D  t2 u; n        cout << "print two numbers" << endl;4 K/ c. [7 b$ Z  s, O 
        cin >> a >> b; 
1 s- y4 z4 H) [/ A        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
! G$ m/ i% W+ h    } 
7 E+ R7 E  ^% D4 {      
; `  r) `4 @\" c; R4 t3 a     $ D! `9 W5 h$ S4 H2 | 
}

% ]+ f4 e4 l3 e4 g d1 y% }5 G' A+ I
% i% k. Z2 {# o/ K7 a

zan