[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>\" g/ k4 @8 V e/ q5 G( x
#include <time.h>- J1 B ]/ O% ?4 n# E) |
#include <math.h>
#include <stdlib.h>, {2 I* T, S( ], I) C
#include <iostream>* p$ W3 V( p) r, F3 ?9 d
using namespace std;2 Z5 ]) H7 E) t3 l* k% L& X
#define DATA 800) V$ |- E5 j# ~% i9 G( `) V
#define IN 2( q G4 Q7 t& C. `' {
#define OUT 1
D2 |0 |' J; b3 t: O8 _0 G#define NEURON 45
' N3 k3 n* H7 \! q# Q! _6 N: I#define TRAINC 200009 W7 n, F3 o8 T( ]7 ? N% l. u2 Y
$ j( {( H6 o1 ?* c6 r, R
double Fx(double x); h# [+ k& U4 ^4 L5 l% N# P
{
\" o5 _- H/ H/ l0 |, R8 o return 1 / (1 + exp(-1 * x));+ }7 L' ~/ H! u) g+ E7 u$ f
}
9 S1 Z1 I: U* j1 b1 ?//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层- N9 v2 \/ C1 E\" k4 Y
//样本输入
. H6 F5 R! N! P& b5 ^; mdouble La[DATA][IN];
9 n# M2 F& J' u, X5 R\" o6 j/ t1 w//样本输出
; Y1 e2 N( \' N+ r: m) u0 adouble Lc[DATA][OUT];. w: R- b6 h9 ?# f* C% x, Z1 j
//La->Lb权重/ Y& h7 E. L8 ]8 c4 d; V
double Wab[NEURON][IN];
) a) t0 _* v9 W4 _7 |7 M//Lb->Lc权重8 N- z# Y. \: m$ ^: C' E
double Wbc[OUT][NEURON];) u+ @! D. Y( `
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...: ~3 \# _+ I# ~+ V# ~
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
9 r' C7 u* G, o& ^2 Y( a( n; |6 A( o4 \
+ S# V: x\" j$ q3 T//Lb层输出\" x9 I* j6 e. `7 `$ U3 Z
double LbOut[NEURON];3 Z5 O4 ]5 l4 O0 i
//Lc层输出
f h1 H4 ]8 b\" d7 Kdouble LcOut[OUT];; z3 T$ Y8 R! U2 W3 } l+ G5 H: t
$ {1 ~; j. c) l& V0 P//Lc层单元的一般化误差
6 ~- H! ?- @3 q7 Bdouble Dc[OUT];
8 y1 i1 c' X8 A9 n0 V//Lb层单元的一般化误差) U6 S6 H: |% l1 b+ g/ i
double Db[NEURON];! o' R$ A3 ~- t
# x- L, G$ d2 V1 d. j, n4 \0 q//设置样本数据
% g2 ?6 l# s9 }4 v. jvoid setSample()& h, u' n0 ^5 }3 B
{
- ?# X6 _/ f+ ^& n, M. l9 e srand((unsigned)time(NULL));
6 ?5 a4 o2 T+ ]\" L# K int i, j;
2 E1 |4 n A3 n for (i = 0; i < DATA; i++)
- G4 U. j: o3 P3 J, e9 Z0 Z+ X {
for (j = 0; j < IN; j++)
9 Y, b& `. X\" H {7 m5 L7 i2 [) d% O9 w8 j
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;# `, s {\" N9 d' G; |' Y
}
; B' z) Z' u; ~5 u 7 H8 g# J- i# b' j \
for (j = 0; j < OUT; j++)
' ~# N5 e' u! P Lc[j] = La[0] + La[1];
. h j8 I* d2 u# V: \) p# Q }7 X3 G- p/ @: H6 i3 p: Z, x2 s
}( i, z& [4 ?8 ^$ U
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）2 p f% O5 e) U! A' V
void initNet()
4 S( v3 i7 J' @6 e' z/ m) Q1 J{
) M\" R7 E\" J' t3 |- p srand((unsigned)time(NULL));
7 m8 I D! _+ i$ |9 m/ r //两部分的权值设置随机值【-1,1】
4 a! t! E& |* A* j8 _% O int i, j;& o# f. _% K v
for (i = 0; i < NEURON; i++)# @# t4 P& |5 v9 }8 p
for (j = 0; j < IN; j++)3 C4 f G& i/ j9 t) R
{
# [+ u; O$ ?1 `5 |\" z1 r( | Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
& Y* O) a) o% i Wab[j] /= 20;\" @' I, [( K2 k
}
/ _- c! q# i3 a( I7 h/ Z: J
) g& O. g8 b4 o6 z8 O for (i = 0; i < OUT; i++)1 Y$ i: g3 @4 r* s) A1 Y) Q3 X
for (j = 0; j < NEURON; j++)
# z# _0 ^4 ]( O {
4 C0 P+ W1 a+ p\" d# x. t# W Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;: h5 C\" L# m7 T
Wbc[j] /= 20;0 p; B+ s3 H% d7 g8 r
}8 w, H V$ y. k. S, j& k& W0 _+ e
# d* T) f3 i7 e: O2 S; x
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
9 N; T# z$ Y$ h% Z( ]2 e for (i = 0; i < IN; i++)7 k) @, l% q M' F1 Z
{
% y& P2 `& [4 G x ) Y5 S2 q' |5 R0 s# q& {- f\" g/ {, k
MinIn = MaxIn = La[0];
9 a; ]& ~5 r! R5 \3 i; K$ Q for (j = 0; j < DATA; j++)
_2 K3 h/ {8 _ { M+ ^4 V0 y$ s v
if (MinIn > La[j])
0 Y% F5 Y, E! b* U MinIn = La[j];! w4 q! i\" Y, I( X
if (MaxIn < La[j])& x: }; \. M- w$ h5 Q! L/ g
MaxIn = La[j];
' u% u Q+ A& r: {& z# y }% M/ \7 \( o- _$ t8 k3 c
7 G, \+ e/ Y7 y
2 l$ \# y; e' P9 d7 S }1 G' f1 s- e; X
E3 S9 t ]5 x4 f7 d$ E* g6 C( t\" |
for (i = 0; i < OUT; i++)
8 b7 G8 q, g/ ~ I9 | {( f; v, [* w. Z) [' ^/ S7 ]
) m6 \% h% x! `! {/ u; y) y' f\" z MinOut = MaxOut = Lc[0];
! ?/ p. C- r5 H2 ]; a. J7 k+ f) i for (j = 0; j < DATA; j++)$ S6 K2 R6 _ E/ }
{
( y' i8 V9 I9 H/ p if (MinOut > Lc[j])
* C& E( p3 ]5 B; y7 F MinOut = Lc[j];
! \0 b5 t/ t4 ^+ ` ?2 S if (MaxOut < Lc[j]). I; n1 R0 h0 R* D0 L
MaxOut = Lc[j];2 W6 f7 A: d; c* t* T$ w
}
( B, `4 N7 H* {# |+ i1 P 0 [1 v+ q- u7 b1 m8 P5 ~; B
}
) i4 m0 m' |8 l: o
' O0 C' U7 k) g! r2 ` //归一化, \5 A7 V6 [4 F6 U6 |' f7 A9 W
for (i = 0; i < IN; i++)
( i+ b; j. g7 O& L2 r+ p1 y4 l: R for (j = 0; j < DATA; j++), d- R$ T+ P, J# G4 H' h. v) ^
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
& z$ `- K8 K. g7 w
0 A+ d! d& i! j. \\" p) A0 R
: A% E2 g7 W2 @3 t for (i = 0; i < OUT; i++)* s, H& ]5 O+ @8 T1 R
for (j = 0; j < DATA; j++)9 N5 c5 ~ C L5 I
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
3 ^9 `. b% T' z1 I/ q5 q / I3 w; V6 v! V' L
5 H' ~* B4 _2 n' S
/ b6 ]/ } P/ {3 @
}
1 t1 O2 G3 T, A( r. M. o4 Vvoid getActiveVal(int dataIndex)
1 Z8 ] t2 X+ f# c( L( W% v{
! Z6 I2 _8 S8 ` n- @0 e1 f: z$ X int i, j;
( E, L' Y4 o7 A0 m8 A+ [# {. W double sum;$ H! M' a s, d+ f$ T. j4 _
for (i = 0; i < NEURON; i++)7 J% o( l4 }) U6 V0 F
{6 @9 d% q; V, y7 m2 a% X
sum = 0;) n6 d0 ~+ G7 e5 w( g9 s. N2 h
for (j = 0; j < IN; j++)
3 E1 @4 G4 Y. J\" Z2 D sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
' }' F1 n0 ^- X! O. k& i
5 d3 K1 ? }$ u1 R3 L _; c$ } LbOut = Fx(sum);4 R- k+ |7 a/ h6 u `/ I* V+ Z
) e1 m4 r1 r8 f\" A
}8 V7 F2 u) n\" F
B4 l7 P6 K0 P4 W) e for (i = 0; i < OUT; i++)$ D! z' r2 M( g' _
{
$ i* D9 v8 ]) S sum = 0;
4 s9 Y5 \* {; N+ x4 z3 U4 X for (j = 0; j < NEURON; j++)) s; D; E2 H4 `% K; J! S
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
* T. N/ l4 n+ @) J: T& I' b; s L3 T $ I* \+ J( r9 Y; i& [8 Q2 V
LcOut = Fx(sum);
; d3 [, N+ b1 a' F }
+ D' U\" V! Q, T}
: n& O( V, ~8 F n. f3 {8 z8 dvoid backUp(int dataIndex)& d, U8 ]! ~' I+ ^* P! \0 g
{
: V& O! V% x# y6 d- g- f/ U- t, j int i, j;1 B. b% N- x( z0 K* x( A4 _
double sum = 0;3 p- K& l+ Q: x% @. T N& r
//Lc层单元的一般化误差
# r+ @! g2 U- s# T for (i = 0; i < OUT; i++)
' E. n% ], T; V% A' w Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
# L) s8 M1 e* o: c! G
$ u1 o. C% [; i# y: ? //Lb层单元的一般化误差; a1 x& d9 t/ P$ R/ a. a% u
for (i = 0; i < NEURON; i++)& e* c: T5 v' Q. z. y& F
{
# ^3 O C' X s sum = 0;7 B/ @! G2 I' U- Z& q2 Z6 H
for (j = 0; j < OUT; j++)5 M7 G; U' t* q\" }+ \; U5 N4 |
{- q3 s- X% z# ]7 t* H0 A/ M
sum += Wbc[j] * Dc[j];2 M* e& m2 Z! v7 c( J
}* ]4 n- r+ H5 A& [, \4 \$ @: q5 I
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
V1 U; G- ^% u }
! T; K- y+ x: U& G6 _
# U8 t& e3 P$ T% y0 H5 i double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;5 L: Q2 C4 k/ @6 o/ e9 ]
- f$ u- I6 X9 d1 o0 Q for (i = 0; i < OUT; i++)
$ t& O4 u' W# O$ C for (j = 0; j < NEURON; j++)
0 E2 _4 F\" M- Y7 ?\" y Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;6 v# V- Y9 Z) K
1 k8 r2 I+ {* S& y5 [; @/ Y
for (i = 0; i < NEURON; i++)
$ J+ p4 o1 G2 E+ K4 h9 c% V. M- I1 S5 l for (j = 0; j < IN; j++)6 B/ L; W8 n+ M! t: z, H
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];2 s& R/ S: k4 G8 c# `/ }% _
2 @# r4 n9 T1 G
\" P/ r. z4 `, V6 ]; c
0 j7 J: S& R8 \' I8 u: u}
8 V1 q\" P' n) g/ F, a
8 _/ I3 L( Z6 x8 ndouble result(double d1, double d2)+ g5 C/ a0 ~' h
{8 v# ~* G) p0 M+ x5 [ n4 F
int i, j; K. r, Z6 s! P$ G. G1 I1 z1 W
double sum;
1 `& S* ^+ `\" j% E4 ]$ B1 x6 h d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
% c+ e5 Q1 I7 X) _ d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);3 ?: P% B' X* T; l
' S& s, `# M, S& V/ l
for (i = 0; i < NEURON; i++)
8 _, [/ {6 N: m {3 T/ x2 G$ v3 E5 J6 x! }
sum = 0;
8 d9 N# \# F0 P: |/ x6 U sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;\" e7 L\" S* i. \( f# X
LbOut= Fx(sum);3 j$ t4 z% _, |7 o$ }1 E0 t8 _
}
# n\" R7 w, ?3 J/ F
# s5 c8 S6 T\" k$ W sum = 0;9 `4 t( X; M1 F2 D, s9 Y
for (j = 0; j < NEURON; j++)9 q2 _9 F4 i2 E3 i
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
y! O* w5 L3 G1 a! Z , ]9 K& O4 _7 B! J2 S\" w, g+ r6 ?
LcOut[0] = Fx(sum);
?/ O3 Q; _0 D % n! r, n# ~( j n
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
* d7 \. z7 Z0 x% Q/ K b $ b! l+ @4 J- b- I& |. p
\" U3 H& J7 f G}( e7 [' X. b) y( \( l
void train()
( ^/ _+ D2 }9 ~ R% G. E4 P{
9 }0 h2 b1 ~: H) d; @! o\" ` int i, j, no = 0;
9 I! }6 w1 ?% S+ j double e = 0;4 G1 x9 ~\" d: p; Y) d4 \
do{
$ B/ x' V) p6 u6 E0 f! B2 a# V e = 0;5 t% f! k; m5 g( u [6 y* h! X: _
for (i = 0; i < DATA; i++)
/ b9 V8 \* G8 h- Y& L. O' z {
& Q) l, F7 U# `% d- o# R getActiveVal(i);
0 s3 P1 `( j$ o5 D, v backUp(i);
( D3 k( j5 h1 |3 S8 G7 Y- b e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);, Z L/ w1 P3 W& F9 K$ [ T
}
- W8 R9 c' l: Y : j* w {% ^/ r$ q/ y. H
cout << no << " " << e << endl;, O8 G, ]4 ~7 H
no++;
( `' A/ V# f* ^6 `$ H2 U } while (no < 1000);
8 g3 N\" t7 P/ c
* z/ @1 ~ y3 y0 q) x; {! l
; A' c R l+ M3 v. L}
; K2 y1 J, F' R* j# E5 ?: x
7 |\" b/ e( }. f0 i5 t$ t& Uvoid main(int argc, char const *argv[])
, c\" Z; J; G! Y$ F$ D8 _{* a! q) l& d' v3 |
, d+ z3 l\" O\" V/ \/ e setSample();& U1 d2 y* N& ]- s. o
initNet();9 j. z+ k( g# m! Y
train();4 z9 d% \3 A, F\" J# M
double a, b;9 O& a; V8 l. A# v
while (1)
2 h7 [7 L! H) U, p9 J/ `( s {& g& b0 l7 S4 B8 B+ O: g# G8 ?
cout << "print two numbers" << endl;- T* F5 |+ M% D9 |5 N' u. C
cin >> a >> b;
9 X$ S3 }, X) a4 I' Z cout << "result:" << result(a, b) << endl;
( Z' K0 @\" B% C\" } }2 H% o/ J& J0 ?' V: X
6 R6 a' J2 G0 m/ }' v1 n e, d _6 ]4 U! z8 `: X' a M# G
}

#include <stdio.h>\" g/ k4 @8 V  e/ q5 G( x 
#include <time.h>- J1 B  ]/ O% ?4 n# E) | 
#include <math.h> 
6 g# f3 C: `6 C\" f! S9 c  ^5 O( M2 {1 a9 h#include <stdlib.h>, {2 I* T, S( ], I) C 
#include <iostream>* p$ W3 V( p) r, F3 ?9 d 
using namespace std;2 Z5 ]) H7 E) t3 l* k% L& X 
#define DATA  800) V$ |- E5 j# ~% i9 G( `) V 
#define IN 2( q  G4 Q7 t& C. `' { 
#define OUT 1 
  D2 |0 |' J; b3 t: O8 _0 G#define NEURON 45 
' N3 k3 n* H7 \! q# Q! _6 N: I#define TRAINC 200009 W7 n, F3 o8 T( ]7 ?  N% l. u2 Y 
 $ j( {( H6 o1 ?* c6 r, R 
double Fx(double x); h# [+ k& U4 ^4 L5 l% N# P 
{ 
\" o5 _- H/ H/ l0 |, R8 o    return 1 / (1 + exp(-1 * x));+ }7 L' ~/ H! u) g+ E7 u$ f 
} 
9 S1 Z1 I: U* j1 b1 ?//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层- N9 v2 \/ C1 E\" k4 Y 
//样本输入 
. H6 F5 R! N! P& b5 ^; mdouble La[DATA][IN]; 
9 n# M2 F& J' u, X5 R\" o6 j/ t1 w//样本输出 
; Y1 e2 N( \' N+ r: m) u0 adouble Lc[DATA][OUT];. w: R- b6 h9 ?# f* C% x, Z1 j 
//La->Lb权重/ Y& h7 E. L8 ]8 c4 d; V 
double Wab[NEURON][IN]; 
) a) t0 _* v9 W4 _7 |7 M//Lb->Lc权重8 N- z# Y. \: m$ ^: C' E 
double Wbc[OUT][NEURON];) u+ @! D. Y( ` 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...: ~3 \# _+ I# ~+ V# ~ 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
9 r' C7 u* G, o& ^2 Y( a( n; |6 A( o4 \ 
+ S# V: x\" j$ q3 T//Lb层输出\" x9 I* j6 e. `7 `$ U3 Z 
double LbOut[NEURON];3 Z5 O4 ]5 l4 O0 i 
//Lc层输出 
  f  h1 H4 ]8 b\" d7 Kdouble LcOut[OUT];; z3 T$ Y8 R! U2 W3 }  l+ G5 H: t 
 
$ {1 ~; j. c) l& V0 P//Lc层单元的一般化误差 
6 ~- H! ?- @3 q7 Bdouble Dc[OUT]; 
8 y1 i1 c' X8 A9 n0 V//Lb层单元的一般化误差) U6 S6 H: |% l1 b+ g/ i 
double Db[NEURON];! o' R$ A3 ~- t 
 
# x- L, G$ d2 V1 d. j, n4 \0 q//设置样本数据 
% g2 ?6 l# s9 }4 v. jvoid setSample()& h, u' n0 ^5 }3 B 
{ 
- ?# X6 _/ f+ ^& n, M. l9 e    srand((unsigned)time(NULL)); 
6 ?5 a4 o2 T+ ]\" L# K    int i, j; 
2 E1 |4 n  A3 n    for (i = 0; i < DATA; i++) 
- G4 U. j: o3 P3 J, e9 Z0 Z+ X    { 
, i, S' ]. o7 D\" v1 a2 C+ q4 R3 {4 \' m        for (j = 0; j < IN; j++) 
9 Y, b& `. X\" H        {7 m5 L7 i2 [) d% O9 w8 j 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;# `, s  {\" N9 d' G; |' Y 
        } 
; B' z) Z' u; ~5 u 7 H8 g# J- i# b' j  \ 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
' ~# N5 e' u! P            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
. h  j8 I* d2 u# V: \) p# Q    }7 X3 G- p/ @: H6 i3 p: Z, x2 s 
}( i, z& [4 ?8 ^$ U 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）2 p  f% O5 e) U! A' V 
void initNet() 
4 S( v3 i7 J' @6 e' z/ m) Q1 J{ 
) M\" R7 E\" J' t3 |- p    srand((unsigned)time(NULL)); 
7 m8 I  D! _+ i$ |9 m/ r    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
4 a! t! E& |* A* j8 _% O    int i, j;& o# f. _% K  v 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)# @# t4 P& |5 v9 }8 p 
        for (j = 0; j < IN; j++)3 C4 f  G& i/ j9 t) R 
        { 
# [+ u; O$ ?1 `5 |\" z1 r( |            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
& Y* O) a) o% i            Wab[j] /= 20;\" @' I, [( K2 k 
        } 
/ _- c! q# i3 a( I7 h/ Z: J 
) g& O. g8 b4 o6 z8 O    for (i = 0; i < OUT; i++)1 Y$ i: g3 @4 r* s) A1 Y) Q3 X 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
# z# _0 ^4 ]( O        { 
4 C0 P+ W1 a+ p\" d# x. t# W            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;: h5 C\" L# m7 T 
            Wbc[j] /= 20;0 p; B+ s3 H% d7 g8 r 
        }8 w, H  V$ y. k. S, j& k& W0 _+ e 
     # d* T) f3 i7 e: O2 S; x 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
9 N; T# z$ Y$ h% Z( ]2 e    for (i = 0; i < IN; i++)7 k) @, l% q  M' F1 Z 
    { 
% y& P2 `& [4 G  x         ) Y5 S2 q' |5 R0 s# q& {- f\" g/ {, k 
        MinIn = MaxIn = La[0]; 
9 a; ]& ~5 r! R5 \3 i; K$ Q        for (j = 0; j < DATA; j++) 
  _2 K3 h/ {8 _        {  M+ ^4 V0 y$ s  v 
            if (MinIn > La[j]) 
0 Y% F5 Y, E! b* U                MinIn = La[j];! w4 q! i\" Y, I( X 
            if (MaxIn < La[j])& x: }; \. M- w$ h5 Q! L/ g 
                MaxIn = La[j]; 
' u% u  Q+ A& r: {& z# y        }% M/ \7 \( o- _$ t8 k3 c 
     7 G, \+ e/ Y7 y 
          
2 l$ \# y; e' P9 d7 S    }1 G' f1 s- e; X 
   E3 S9 t  ]5 x4 f7 d$ E* g6 C( t\" | 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
8 b7 G8 q, g/ ~  I9 |    {( f; v, [* w. Z) [' ^/ S7 ] 
          
) m6 \% h% x! `! {/ u; y) y' f\" z        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
! ?/ p. C- r5 H2 ]; a. J7 k+ f) i        for (j = 0; j < DATA; j++)$ S6 K2 R6 _  E/ } 
        { 
( y' i8 V9 I9 H/ p            if (MinOut > Lc[j]) 
* C& E( p3 ]5 B; y7 F                MinOut = Lc[j]; 
! \0 b5 t/ t4 ^+ `  ?2 S            if (MaxOut < Lc[j]). I; n1 R0 h0 R* D0 L 
                MaxOut = Lc[j];2 W6 f7 A: d; c* t* T$ w 
        } 
( B, `4 N7 H* {# |+ i1 P 0 [1 v+ q- u7 b1 m8 P5 ~; B 
    } 
) i4 m0 m' |8 l: o 
' O0 C' U7 k) g! r2 `    //归一化, \5 A7 V6 [4 F6 U6 |' f7 A9 W 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
( i+ b; j. g7 O& L2 r+ p1 y4 l: R        for (j = 0; j < DATA; j++), d- R$ T+ P, J# G4 H' h. v) ^ 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
& z$ `- K8 K. g7 w             
0 A+ d! d& i! j. \\" p) A0 R 
: A% E2 g7 W2 @3 t    for (i = 0; i < OUT; i++)* s, H& ]5 O+ @8 T1 R 
        for (j = 0; j < DATA; j++)9 N5 c5 ~  C  L5 I 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
3 ^9 `. b% T' z1 I/ q5 q         / I3 w; V6 v! V' L 
             5 H' ~* B4 _2 n' S 
 / b6 ]/ }  P/ {3 @ 
} 
1 t1 O2 G3 T, A( r. M. o4 Vvoid getActiveVal(int dataIndex) 
1 Z8 ]  t2 X+ f# c( L( W% v{ 
! Z6 I2 _8 S8 `  n- @0 e1 f: z$ X    int i, j; 
( E, L' Y4 o7 A0 m8 A+ [# {. W    double sum;$ H! M' a  s, d+ f$ T. j4 _ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)7 J% o( l4 }) U6 V0 F 
    {6 @9 d% q; V, y7 m2 a% X 
        sum = 0;) n6 d0 ~+ G7 e5 w( g9 s. N2 h 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
3 E1 @4 G4 Y. J\" Z2 D            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
' }' F1 n0 ^- X! O. k& i          
5 d3 K1 ?  }$ u1 R3 L  _; c$ }        LbOut = Fx(sum);4 R- k+ |7 a/ h6 u  `/ I* V+ Z 
 ) e1 m4 r1 r8 f\" A 
    }8 V7 F2 u) n\" F 
 
  B4 l7 P6 K0 P4 W) e    for (i = 0; i < OUT; i++)$ D! z' r2 M( g' _ 
    { 
$ i* D9 v8 ]) S        sum = 0; 
4 s9 Y5 \* {; N+ x4 z3 U4 X        for (j = 0; j < NEURON; j++)) s; D; E2 H4 `% K; J! S 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
* T. N/ l4 n+ @) J: T& I' b; s  L3 T         $ I* \+ J( r9 Y; i& [8 Q2 V 
        LcOut = Fx(sum); 
; d3 [, N+ b1 a' F    } 
+ D' U\" V! Q, T} 
: n& O( V, ~8 F  n. f3 {8 z8 dvoid backUp(int dataIndex)& d, U8 ]! ~' I+ ^* P! \0 g 
{ 
: V& O! V% x# y6 d- g- f/ U- t, j    int i, j;1 B. b% N- x( z0 K* x( A4 _ 
    double sum = 0;3 p- K& l+ Q: x% @. T  N& r 
    //Lc层单元的一般化误差 
# r+ @! g2 U- s# T    for (i = 0; i < OUT; i++) 
' E. n% ], T; V% A' w        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
# L) s8 M1 e* o: c! G 
$ u1 o. C% [; i# y: ?    //Lb层单元的一般化误差; a1 x& d9 t/ P$ R/ a. a% u 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)& e* c: T5 v' Q. z. y& F 
    { 
# ^3 O  C' X  s        sum = 0;7 B/ @! G2 I' U- Z& q2 Z6 H 
        for (j = 0; j < OUT; j++)5 M7 G; U' t* q\" }+ \; U5 N4 | 
        {- q3 s- X% z# ]7 t* H0 A/ M 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];2 M* e& m2 Z! v7 c( J 
        }* ]4 n- r+ H5 A& [, \4 \$ @: q5 I 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
  V1 U; G- ^% u    } 
! T; K- y+ x: U& G6 _ 
# U8 t& e3 P$ T% y0 H5 i    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;5 L: Q2 C4 k/ @6 o/ e9 ] 
 
- f$ u- I6 X9 d1 o0 Q    for (i = 0; i < OUT; i++) 
$ t& O4 u' W# O$ C        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
0 E2 _4 F\" M- Y7 ?\" y            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;6 v# V- Y9 Z) K 
 1 k8 r2 I+ {* S& y5 [; @/ Y 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
$ J+ p4 o1 G2 E+ K4 h9 c% V. M- I1 S5 l        for (j = 0; j < IN; j++)6 B/ L; W8 n+ M! t: z, H 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];2 s& R/ S: k4 G8 c# `/ }% _ 
 2 @# r4 n9 T1 G 
      
\" P/ r. z4 `, V6 ]; c      
0 j7 J: S& R8 \' I8 u: u} 
8 V1 q\" P' n) g/ F, a 
8 _/ I3 L( Z6 x8 ndouble result(double d1, double d2)+ g5 C/ a0 ~' h 
{8 v# ~* G) p0 M+ x5 [  n4 F 
    int i, j;  K. r, Z6 s! P$ G. G1 I1 z1 W 
    double sum; 
1 `& S* ^+ `\" j% E4 ]$ B1 x6 h    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
% c+ e5 Q1 I7 X) _    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);3 ?: P% B' X* T; l 
 ' S& s, `# M, S& V/ l 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
8 _, [/ {6 N: m    {3 T/ x2 G$ v3 E5 J6 x! } 
        sum = 0;          
8 d9 N# \# F0 P: |/ x6 U        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;\" e7 L\" S* i. \( f# X 
        LbOut= Fx(sum);3 j$ t4 z% _, |7 o$ }1 E0 t8 _ 
    } 
# n\" R7 w, ?3 J/ F 
# s5 c8 S6 T\" k$ W    sum = 0;9 `4 t( X; M1 F2 D, s9 Y 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)9 q2 _9 F4 i2 E3 i 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
  y! O* w5 L3 G1 a! Z     , ]9 K& O4 _7 B! J2 S\" w, g+ r6 ? 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
  ?/ O3 Q; _0 D     % n! r, n# ~( j  n 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
* d7 \. z7 Z0 x% Q/ K  b $ b! l+ @4 J- b- I& |. p 
 
\" U3 H& J7 f  G}( e7 [' X. b) y( \( l 
void train() 
( ^/ _+ D2 }9 ~  R% G. E4 P{ 
9 }0 h2 b1 ~: H) d; @! o\" `    int i, j, no = 0; 
9 I! }6 w1 ?% S+ j    double e = 0;4 G1 x9 ~\" d: p; Y) d4 \ 
    do{ 
$ B/ x' V) p6 u6 E0 f! B2 a# V        e = 0;5 t% f! k; m5 g( u  [6 y* h! X: _ 
        for (i = 0; i < DATA; i++) 
/ b9 V8 \* G8 h- Y& L. O' z        { 
& Q) l, F7 U# `% d- o# R            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
0 s3 P1 `( j$ o5 D, v            backUp(i); 
( D3 k( j5 h1 |3 S8 G7 Y- b            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);, Z  L/ w1 P3 W& F9 K$ [  T 
        } 
- W8 R9 c' l: Y         : j* w  {% ^/ r$ q/ y. H 
        cout << no << " " << e << endl;, O8 G, ]4 ~7 H 
        no++; 
( `' A/ V# f* ^6 `$ H2 U    } while (no < 1000); 
8 g3 N\" t7 P/ c 
* z/ @1 ~  y3 y0 q) x; {! l 
; A' c  R  l+ M3 v. L} 
; K2 y1 J, F' R* j# E5 ?: x 
7 |\" b/ e( }. f0 i5 t$ t& Uvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
, c\" Z; J; G! Y$ F$ D8 _{* a! q) l& d' v3 | 
      
, d+ z3 l\" O\" V/ \/ e    setSample();& U1 d2 y* N& ]- s. o 
    initNet();9 j. z+ k( g# m! Y 
    train();4 z9 d% \3 A, F\" J# M 
    double a, b;9 O& a; V8 l. A# v 
    while (1) 
2 h7 [7 L! H) U, p9 J/ `( s    {& g& b0 l7 S4 B8 B+ O: g# G8 ? 
        cout << "print two numbers" << endl;- T* F5 |+ M% D9 |5 N' u. C 
        cin >> a >> b; 
9 X$ S3 }, X) a4 I' Z        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
( Z' K0 @\" B% C\" }    }2 H% o/ J& J0 ?' V: X 
      
6 R6 a' J2 G0 m/ }' v1 n  e, d       _6 ]4 U! z8 `: X' a  M# G 
}

3 o! `: I/ W4 L# Z' r2 ^ K: b" ]; d( S& @( p7 \$ {8 p. N; j1 b

zan