[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>; Y\" r; V% ^3 g7 A
#include <time.h>
8 _) H. o% t2 p' i#include <math.h>\" S$ C x7 k( z. g+ [
#include <stdlib.h>0 ^: Z* R\" g7 q7 X! y6 G
#include <iostream>. V& w L, z, |+ u' @$ q2 _% k
using namespace std;
+ E, L$ t0 Q: d x! n6 U#define DATA 800
3 U/ \7 a9 u# {7 ]! h1 Y; n#define IN 2) ?3 w9 a4 F( d$ p1 `0 O7 v
#define OUT 1
3 q6 B' Q* s6 j3 u#define NEURON 45
0 b6 P+ c4 a) Y$ U6 [#define TRAINC 20000; D W6 s ^+ e
' a4 w) a9 _$ A\" o( O8 ndouble Fx(double x)
7 [& p) s8 b) c% r8 t{, B7 K Z+ ~* i
return 1 / (1 + exp(-1 * x));5 ]: [ ^* [7 d( \- R1 K q4 h. d
}
. e: B, Z* ~9 M. K7 V1 @3 s//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
\" H6 _% C! b1 M# q- O/ H//样本输入8 T# g% P% |& n( H& ~) w0 S
double La[DATA][IN];
8 v, g$ Y }: t# u* C& q//样本输出& ]% T9 Q9 f; ^4 T/ f
double Lc[DATA][OUT];
, }. h! z1 K. c* A//La->Lb权重
# h3 E; y8 {# g8 ddouble Wab[NEURON][IN];7 p! o0 G% T& T
//Lb->Lc权重
\" z6 |$ |6 ^4 C# X6 e1 Y, p# C8 V- [double Wbc[OUT][NEURON];
! P3 v/ n ^8 s//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
5 F, Y* P* z! Vdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
' O/ m9 }& j5 n+ z( M ( K0 S& x/ b, h' z t
//Lb层输出* l5 w# p: ]! Z5 y8 }4 h3 u1 M& I\" \
double LbOut[NEURON];0 J# e4 O0 a7 m* J, Q5 A
//Lc层输出
. N. B' X( j- y& G* y% wdouble LcOut[OUT];
4 z9 H% S' Q' _. ? K3 A & G- D x6 W8 o0 D3 v9 I- t
//Lc层单元的一般化误差
6 U, |+ C1 \% k3 y' c8 `7 B [double Dc[OUT];. b$ Q4 `* |, x- S
//Lb层单元的一般化误差
$ S8 l0 t# U/ D( \! Zdouble Db[NEURON];( ^; B9 F- k! j! u6 [& z
0 w4 z6 v% ^. G }//设置样本数据8 B\" a* ?\" _, |) L
void setSample()
! o9 {3 _0 I( y\" f$ U{
$ f/ ~( K( Y( d6 ~9 g* u- r\" [$ n, w srand((unsigned)time(NULL));) k\" k& N6 m% }7 S: a: j& ~
int i, j;/ Z+ d, Q* W2 i- s/ ?# P
for (i = 0; i < DATA; i++)
; ]( ^: W9 a- \; X {) m# b% c2 C/ V4 @
for (j = 0; j < IN; j++)
; h; W* G1 d* l( E' e' Z {
+ ?* P' w% ~, f+ k. U La[j] = rand() % 1000 / 10.0;0 u, v+ J' c9 H, y' G4 O9 I
}
+ a* j9 n' Z/ p* m. J2 o9 p8 R
6 U# D9 p/ m. ~ for (j = 0; j < OUT; j++)
4 s* I3 [ Q- ~5 \) x, ^ Lc[j] = La[0] + La[1];
0 \\" T2 Q; x! {) [8 Y+ l } o8 ?( V0 V5 ~7 {' V+ z% @3 X
}
: P& k: y0 `6 e$ F//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）' l1 Q; |% c# Y\" S8 X
void initNet()
9 E3 I) a6 ?' }5 \3 H; q{% E' D7 x& P0 d\" K- }6 `
srand((unsigned)time(NULL));% _! ^- x4 M\" O! o
//两部分的权值设置随机值【-1,1】
$ F4 a. T; U4 u _# J& N+ n- n$ T int i, j;3 V! U9 \) z y
for (i = 0; i < NEURON; i++)
$ m3 z) z9 e- Z5 q2 P/ m for (j = 0; j < IN; j++)
1 w\" i: k0 [5 P1 K% l {4 ~: G9 U$ v2 B9 f/ v+ ~; Q
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;6 c( j: q. _0 W9 w6 B6 u5 t
Wab[j] /= 20;1 k7 B* S; t! r& i! s5 |, R3 E1 T+ i
}
1 b, e* p' K$ Z, Y& D4 }* z ; Z7 L! Q% w# j0 I, j2 B2 J! f
for (i = 0; i < OUT; i++)) r( g9 ^: g4 t X. i I l
for (j = 0; j < NEURON; j++)
! @\" W) `7 U2 W7 Z# L {: r- ~6 ~7 ?. L- q9 E; s
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;
: g$ f# l7 I: R4 n, Y Wbc[j] /= 20;& T4 V. d1 Z\" t9 k% H' ^0 o
}
/ U& T& _% E) {+ H# ]& @
, _9 |# ^1 V' Z% V //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
! G\" S* d/ o. B, A6 @9 L7 s3 F0 q for (i = 0; i < IN; i++)1 |5 S# H: x/ K. E/ @$ t: l& Y1 K
{
# S\" p$ |. x ]6 O( ~\" L1 k
. R/ M$ o! d6 X9 X% N- [5 y9 V MinIn = MaxIn = La[0];
& ]6 U2 B! C) e) V% C- {% j for (j = 0; j < DATA; j++)) |\" B4 d2 _* ?1 H# G; {
{
( X' `7 T$ |5 p4 ]- n( p if (MinIn > La[j])
& S% L* F* P2 ?+ a. U MinIn = La[j];
* V2 U. E# @- n& [+ k! ? if (MaxIn < La[j])
+ x2 ^+ c8 Y7 s6 ?# i MaxIn = La[j];' l5 K @1 ]3 I5 V& G. A3 \
}! W+ I( `\" M+ l% T7 L; P( H0 c
) h* u, R' B7 [8 v7 [* ]' y, u ) D4 j- p# D2 D' C2 t/ d* @9 Q4 F
}
1 g4 |$ Y5 D% j R. ^% N' v * A2 q\" E, O- F\" B, ^. _7 O
for (i = 0; i < OUT; i++)
6 }% l% d+ D2 ~9 }5 y {: p5 S4 {# T; X; z
6 I. U( J z: J X\" Y/ O6 U& d MinOut = MaxOut = Lc[0];
' P$ p6 h3 a0 c for (j = 0; j < DATA; j++)
{9 \, c1 B- k0 D: B9 c, a4 ^9 {
if (MinOut > Lc[j])* o9 C6 n\" R: _% R( s& u5 n
MinOut = Lc[j];) |4 c8 q5 q5 J1 {3 D
if (MaxOut < Lc[j]): D9 [, L) n3 ?! |
MaxOut = Lc[j];: Z H) ]8 r4 C3 o4 R- {, o
}: c! W- e7 \) m
2 [8 H# d' z6 u4 G) T
}
& ~4 K8 U6 f* W/ x. i
' N7 R# C3 u0 k9 i# [( X4 h+ ? //归一化
! |$ d/ `8 l- d5 B6 C% G for (i = 0; i < IN; i++): ]2 \3 s2 m- V: h# {
for (j = 0; j < DATA; j++)$ X$ S% N! R\" `' _, i. J. L
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);' a, B5 m$ R# N6 l4 h\" S
9 k7 p' p* a- R% r
: w8 W! d M+ \; U for (i = 0; i < OUT; i++), ]# {: ?: o$ y m4 g8 Q
for (j = 0; j < DATA; j++)
* L p$ k2 @& k8 C. K! r Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);2 j# P. N; N$ h, K
0 M3 I, y+ _+ ] r
$ L2 k5 Q5 ^7 ^' B6 P; f Z* Y, |0 O/ y
}
* d; {# X! f! B5 S1 Wvoid getActiveVal(int dataIndex). ~! h\" o+ q# f: \4 }0 Y3 _
{
2 G\" |) W9 e6 s6 L: v int i, j;
8 C- d( O& |0 F! Y! a' C double sum;
1 B' n% j\" b, Y& E5 q for (i = 0; i < NEURON; i++)
# c& E( T' ]. x {\" ^ n\" z% i- h1 g% _- x
sum = 0;6 g+ _1 m( j. O7 G9 I
for (j = 0; j < IN; j++)5 l9 h4 j6 m5 o2 k' i: u) N. L5 o0 }* {1 T
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];: P8 P: l3 X6 ^0 a& E5 T: Y0 L\" W
: D; {/ O, P% P LbOut = Fx(sum);! B( V1 ]6 @3 P
/ \. q2 ?% a9 [' Y( z9 l\" F }
0 L9 P. p5 d: ~! d9 k3 j 3 F( R/ j* _- z9 e2 Y
for (i = 0; i < OUT; i++)2 V3 P1 T5 `$ F\" B
{. `1 Y% D9 { S& H\" p\" O
sum = 0;( V3 f& R2 L( y9 a+ q, j( P
for (j = 0; j < NEURON; j++)1 ~: z) B- a- m' O+ K7 h+ W( z
sum += Wbc[j] * LbOut[j];$ m& e4 P/ l* J# V+ w5 y
$ g2 X' G5 j0 t; }3 W LcOut = Fx(sum);\" V# e7 p4 Y. M9 O3 c' j$ V& N! {
}
2 K) t1 y4 e! L; V8 p' g( o8 |! ~ @}- |+ m7 S! D+ I' Z; u
void backUp(int dataIndex)
0 f6 g M% E5 b4 [{
( {) J' c! K( ]9 o% _( ] C% t9 { int i, j;
* C/ M\" h, _' V: | _- O$ i! p3 O+ ? double sum = 0;, S9 N/ |( x. P! b- \
//Lc层单元的一般化误差8 [( N0 J( C! m
for (i = 0; i < OUT; i++)1 r$ a2 _3 r1 F: T. d
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);, S4 P& V7 i; a- R) @\" h) H
8 Q) }2 s2 z; E: S. Z( D //Lb层单元的一般化误差
; k- X2 U+ m# j. Y for (i = 0; i < NEURON; i++)
\" }9 ?) f' L) c/ V {
5 e0 S/ f- v+ r/ Y/ g0 ` sum = 0;
8 C7 s7 C4 d\" c E for (j = 0; j < OUT; j++)
\" V' w/ Q\" ] q4 o {
. \% }* s3 z: v5 a$ ~8 @ sum += Wbc[j] * Dc[j];
# k\" M% I! X5 K5 i }( Z: ]) y. m1 q# V4 b0 y
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
& D/ Z# s, s' f! I }- H# L) x' {( u2 S R, j
0 b\" A6 u0 `( ^ double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; e. k4 F8 F! T% `; K/ h# i) R: A- @8 G
# c1 C% C9 H0 t2 n! o
for (i = 0; i < OUT; i++); C7 P- p: b+ E\" W0 b
for (j = 0; j < NEURON; j++)\" O* o3 j2 d3 O' o\" _+ l. Y
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;8 N, k9 U( _. U( G' u0 y
6 J6 U- ^9 W* z0 w& I) L. k\" K; n
for (i = 0; i < NEURON; i++)
+ U8 o2 n2 Y+ `% G+ O; c% | for (j = 0; j < IN; j++)
$ ?- |4 S4 D2 C8 P0 m7 J\" K1 W Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
# h9 V. e0 l5 P' D0 q % z4 @& U) K: Y3 e! z% d
; z' j% H' u8 {8 k 5 G/ u+ s% o% T. N: p8 O& O/ d
}5 i% \% W: P/ r$ ?
0 F! f& a. G; O# O, W# pdouble result(double d1, double d2)
& ]/ j: Q- z- ~6 E5 {& ?% g{
3 g9 V0 x1 Z# M; c+ S, s! _4 {/ `7 W int i, j;
5 \1 U9 h\" g/ C4 B$ B double sum;
X\" E m8 ^& t+ t/ j\" \+ l d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
+ n' e) a6 f' l d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);) D# {6 w1 p, d3 w7 ^1 D% ^
6 n Y- \* W5 z for (i = 0; i < NEURON; i++)2 ?9 o; Q' y- ?& f$ z7 {1 O2 O% V
{
7 C% v) w9 G% J* Z+ p1 ^ sum = 0; ; H2 I( V M& Z+ x- e0 F% Y2 R' l
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;8 k3 }% F- r! V8 `
LbOut= Fx(sum);
9 Q# R\" c2 m; k2 T T# C }6 i. C! f2 s7 j- V6 G3 u
* f& l5 V/ x4 D2 }6 X2 y sum = 0;: x7 I+ I/ p# M8 f
for (j = 0; j < NEURON; j++)
; O6 p/ n# o6 q# m, p5 L0 C sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];5 H) y& l: ~% s# d& W: h: @ K# [5 N$ F
6 @\" o0 U9 `! N2 D, u8 Y0 ]# x( j LcOut[0] = Fx(sum);
$ d o: W4 ~! C9 s4 u: Y: g$ e
6 k& G9 j\" ?2 _( @0 f return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
' E' M+ e& L, ]+ r1 x\" e; g) _ ' L( ~% c4 l6 s/ q
2 S+ N* G2 D% j5 k U}$ }* }$ j. E# k0 U9 t% ^3 m
void train()
* U! x+ m6 M% K( f* [ @{4 D! ?0 G7 N7 c/ p
int i, j, no = 0;
6 M& `% i6 p% B Z( m9 q5 o7 d double e = 0;
9 J J9 e6 C$ A) r2 g7 m( P do{
/ [5 R# w& |\" R2 Q0 o; x% V e = 0;
1 E5 A, S' @: m Q; U3 S7 b% G for (i = 0; i < DATA; i++)
5 p: v1 {# J: { {6 d; @+ s% \6 D6 ?' @* ~! h
getActiveVal(i);
6 G: ?6 x. H+ }. `# F\" L1 D backUp(i);
- j+ d& K4 y\" X# ]9 k/ F- ^* P, i e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
: i% o0 ~4 T! p8 t }& c7 ?0 h9 ~+ z D F: C( U4 W
/ t- r7 P$ b6 P5 J9 d4 ` cout << no << " " << e << endl;( R3 N7 h1 c2 W+ c( a1 m! L
no++;! n# i% o! i# b5 a* ?/ N$ i
} while (no < 1000);\" f4 K; u, {/ c8 z4 l! ~% X
: v; W$ c2 a' r$ s: \
: j* r$ R3 y1 G5 [/ P. X
}# J8 U: W) f: A7 Z N# I- n3 i
! ?& [* l, T: P\" R: Qvoid main(int argc, char const *argv[])\" N$ ~7 }/ {\" ]
{
$ f0 K+ [) g2 w+ Z2 v4 K6 n
/ J\" N; n- h/ x$ }& R setSample();; o- {0 K/ w0 I3 {, f3 D# }# c
initNet();
! _9 L+ g2 B5 L( y3 s0 J9 c1 b9 L train();
. U( Q' ]9 V. J3 S& M double a, b;9 ?( E2 | J. ?2 ]
while (1) q) ?* T: h6 L4 R
{
! O, {& u% _# M+ j E$ A cout << "print two numbers" << endl;
9 { j5 X8 [( ?4 A! E0 Z cin >> a >> b;( U0 @3 \5 N( D0 B: {
cout << "result:" << result(a, b) << endl;0 J/ K: G, F+ Q8 U* R, c
}
/ N6 K! c8 ], s, ^) q% @ - _0 u3 Z) B8 N3 u
4 M- ?# Q! A& Z/ w% L3 _7 Q8 v0 u
}

#include <stdio.h>; Y\" r; V% ^3 g7 A 
#include <time.h> 
8 _) H. o% t2 p' i#include <math.h>\" S$ C  x7 k( z. g+ [ 
#include <stdlib.h>0 ^: Z* R\" g7 q7 X! y6 G 
#include <iostream>. V& w  L, z, |+ u' @$ q2 _% k 
using namespace std; 
+ E, L$ t0 Q: d  x! n6 U#define DATA  800 
3 U/ \7 a9 u# {7 ]! h1 Y; n#define IN 2) ?3 w9 a4 F( d$ p1 `0 O7 v 
#define OUT 1 
3 q6 B' Q* s6 j3 u#define NEURON 45 
0 b6 P+ c4 a) Y$ U6 [#define TRAINC 20000; D  W6 s  ^+ e 
 
' a4 w) a9 _$ A\" o( O8 ndouble Fx(double x) 
7 [& p) s8 b) c% r8 t{, B7 K  Z+ ~* i 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));5 ]: [  ^* [7 d( \- R1 K  q4 h. d 
} 
. e: B, Z* ~9 M. K7 V1 @3 s//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
\" H6 _% C! b1 M# q- O/ H//样本输入8 T# g% P% |& n( H& ~) w0 S 
double La[DATA][IN]; 
8 v, g$ Y  }: t# u* C& q//样本输出& ]% T9 Q9 f; ^4 T/ f 
double Lc[DATA][OUT]; 
, }. h! z1 K. c* A//La->Lb权重 
# h3 E; y8 {# g8 ddouble Wab[NEURON][IN];7 p! o0 G% T& T 
//Lb->Lc权重 
\" z6 |$ |6 ^4 C# X6 e1 Y, p# C8 V- [double Wbc[OUT][NEURON]; 
! P3 v/ n  ^8 s//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
5 F, Y* P* z! Vdouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
' O/ m9 }& j5 n+ z( M ( K0 S& x/ b, h' z  t 
//Lb层输出* l5 w# p: ]! Z5 y8 }4 h3 u1 M& I\" \ 
double LbOut[NEURON];0 J# e4 O0 a7 m* J, Q5 A 
//Lc层输出 
. N. B' X( j- y& G* y% wdouble LcOut[OUT]; 
4 z9 H% S' Q' _. ?  K3 A & G- D  x6 W8 o0 D3 v9 I- t 
//Lc层单元的一般化误差 
6 U, |+ C1 \% k3 y' c8 `7 B  [double Dc[OUT];. b$ Q4 `* |, x- S 
//Lb层单元的一般化误差 
$ S8 l0 t# U/ D( \! Zdouble Db[NEURON];( ^; B9 F- k! j! u6 [& z 
 
0 w4 z6 v% ^. G  }//设置样本数据8 B\" a* ?\" _, |) L 
void setSample() 
! o9 {3 _0 I( y\" f$ U{ 
$ f/ ~( K( Y( d6 ~9 g* u- r\" [$ n, w    srand((unsigned)time(NULL));) k\" k& N6 m% }7 S: a: j& ~ 
    int i, j;/ Z+ d, Q* W2 i- s/ ?# P 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
; ]( ^: W9 a- \; X    {) m# b% c2 C/ V4 @ 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
; h; W* G1 d* l( E' e' Z        { 
+ ?* P' w% ~, f+ k. U            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;0 u, v+ J' c9 H, y' G4 O9 I 
        } 
+ a* j9 n' Z/ p* m. J2 o9 p8 R 
6 U# D9 p/ m. ~        for (j = 0; j < OUT; j++) 
4 s* I3 [  Q- ~5 \) x, ^            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
0 \\" T2 Q; x! {) [8 Y+ l    }  o8 ?( V0 V5 ~7 {' V+ z% @3 X 
} 
: P& k: y0 `6 e$ F//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）' l1 Q; |% c# Y\" S8 X 
void initNet() 
9 E3 I) a6 ?' }5 \3 H; q{% E' D7 x& P0 d\" K- }6 ` 
    srand((unsigned)time(NULL));% _! ^- x4 M\" O! o 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
$ F4 a. T; U4 u  _# J& N+ n- n$ T    int i, j;3 V! U9 \) z  y 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
$ m3 z) z9 e- Z5 q2 P/ m        for (j = 0; j < IN; j++) 
1 w\" i: k0 [5 P1 K% l        {4 ~: G9 U$ v2 B9 f/ v+ ~; Q 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;6 c( j: q. _0 W9 w6 B6 u5 t 
            Wab[j] /= 20;1 k7 B* S; t! r& i! s5 |, R3 E1 T+ i 
        } 
1 b, e* p' K$ Z, Y& D4 }* z ; Z7 L! Q% w# j0 I, j2 B2 J! f 
    for (i = 0; i < OUT; i++)) r( g9 ^: g4 t  X. i  I  l 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
! @\" W) `7 U2 W7 Z# L        {: r- ~6 ~7 ?. L- q9 E; s 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; 
: g$ f# l7 I: R4 n, Y            Wbc[j] /= 20;& T4 V. d1 Z\" t9 k% H' ^0 o 
        } 
/ U& T& _% E) {+ H# ]& @      
, _9 |# ^1 V' Z% V    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
! G\" S* d/ o. B, A6 @9 L7 s3 F0 q    for (i = 0; i < IN; i++)1 |5 S# H: x/ K. E/ @$ t: l& Y1 K 
    { 
# S\" p$ |. x  ]6 O( ~\" L1 k          
. R/ M$ o! d6 X9 X% N- [5 y9 V        MinIn = MaxIn = La[0]; 
& ]6 U2 B! C) e) V% C- {% j        for (j = 0; j < DATA; j++)) |\" B4 d2 _* ?1 H# G; { 
        { 
( X' `7 T$ |5 p4 ]- n( p            if (MinIn > La[j]) 
& S% L* F* P2 ?+ a. U                MinIn = La[j]; 
* V2 U. E# @- n& [+ k! ?            if (MaxIn < La[j]) 
+ x2 ^+ c8 Y7 s6 ?# i                MaxIn = La[j];' l5 K  @1 ]3 I5 V& G. A3 \ 
        }! W+ I( `\" M+ l% T7 L; P( H0 c 
      
) h* u, R' B7 [8 v7 [* ]' y, u         ) D4 j- p# D2 D' C2 t/ d* @9 Q4 F 
    } 
1 g4 |$ Y5 D% j  R. ^% N' v * A2 q\" E, O- F\" B, ^. _7 O 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
6 }% l% d+ D2 ~9 }5 y    {: p5 S4 {# T; X; z 
          
6 I. U( J  z: J  X\" Y/ O6 U& d        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
' P$ p6 h3 a0 c        for (j = 0; j < DATA; j++) 
1 Y$ F5 I4 w, a+ V$ _8 ?\" r\" S) Z  a        {9 \, c1 B- k0 D: B9 c, a4 ^9 { 
            if (MinOut > Lc[j])* o9 C6 n\" R: _% R( s& u5 n 
                MinOut = Lc[j];) |4 c8 q5 q5 J1 {3 D 
            if (MaxOut < Lc[j]): D9 [, L) n3 ?! | 
                MaxOut = Lc[j];: Z  H) ]8 r4 C3 o4 R- {, o 
        }: c! W- e7 \) m 
 2 [8 H# d' z6 u4 G) T 
    } 
& ~4 K8 U6 f* W/ x. i 
' N7 R# C3 u0 k9 i# [( X4 h+ ?    //归一化 
! |$ d/ `8 l- d5 B6 C% G    for (i = 0; i < IN; i++): ]2 \3 s2 m- V: h# { 
        for (j = 0; j < DATA; j++)$ X$ S% N! R\" `' _, i. J. L 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);' a, B5 m$ R# N6 l4 h\" S 
             9 k7 p' p* a- R% r 
 
: w8 W! d  M+ \; U    for (i = 0; i < OUT; i++), ]# {: ?: o$ y  m4 g8 Q 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
* L  p$ k2 @& k8 C. K! r            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);2 j# P. N; N$ h, K 
          
0 M3 I, y+ _+ ]  r             
$ L2 k5 Q5 ^7 ^' B6 P; f   Z* Y, |0 O/ y 
} 
* d; {# X! f! B5 S1 Wvoid getActiveVal(int dataIndex). ~! h\" o+ q# f: \4 }0 Y3 _ 
{ 
2 G\" |) W9 e6 s6 L: v    int i, j; 
8 C- d( O& |0 F! Y! a' C    double sum; 
1 B' n% j\" b, Y& E5 q    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
# c& E( T' ]. x    {\" ^  n\" z% i- h1 g% _- x 
        sum = 0;6 g+ _1 m( j. O7 G9 I 
        for (j = 0; j < IN; j++)5 l9 h4 j6 m5 o2 k' i: u) N. L5 o0 }* {1 T 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];: P8 P: l3 X6 ^0 a& E5 T: Y0 L\" W 
          
: D; {/ O, P% P        LbOut = Fx(sum);! B( V1 ]6 @3 P 
 
/ \. q2 ?% a9 [' Y( z9 l\" F    } 
0 L9 P. p5 d: ~! d9 k3 j 3 F( R/ j* _- z9 e2 Y 
    for (i = 0; i < OUT; i++)2 V3 P1 T5 `$ F\" B 
    {. `1 Y% D9 {  S& H\" p\" O 
        sum = 0;( V3 f& R2 L( y9 a+ q, j( P 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)1 ~: z) B- a- m' O+ K7 h+ W( z 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];$ m& e4 P/ l* J# V+ w5 y 
          
$ g2 X' G5 j0 t; }3 W        LcOut = Fx(sum);\" V# e7 p4 Y. M9 O3 c' j$ V& N! { 
    } 
2 K) t1 y4 e! L; V8 p' g( o8 |! ~  @}- |+ m7 S! D+ I' Z; u 
void backUp(int dataIndex) 
0 f6 g  M% E5 b4 [{ 
( {) J' c! K( ]9 o% _( ]  C% t9 {    int i, j; 
* C/ M\" h, _' V: |  _- O$ i! p3 O+ ?    double sum = 0;, S9 N/ |( x. P! b- \ 
    //Lc层单元的一般化误差8 [( N0 J( C! m 
    for (i = 0; i < OUT; i++)1 r$ a2 _3 r1 F: T. d 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);, S4 P& V7 i; a- R) @\" h) H 
 
8 Q) }2 s2 z; E: S. Z( D    //Lb层单元的一般化误差 
; k- X2 U+ m# j. Y    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
\" }9 ?) f' L) c/ V    { 
5 e0 S/ f- v+ r/ Y/ g0 `        sum = 0; 
8 C7 s7 C4 d\" c  E        for (j = 0; j < OUT; j++) 
\" V' w/ Q\" ]  q4 o        { 
. \% }* s3 z: v5 a$ ~8 @            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
# k\" M% I! X5 K5 i        }( Z: ]) y. m1 q# V4 b0 y 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
& D/ Z# s, s' f! I    }- H# L) x' {( u2 S  R, j 
 
0 b\" A6 u0 `( ^    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;  e. k4 F8 F! T% `; K/ h# i) R: A- @8 G 
 # c1 C% C9 H0 t2 n! o 
    for (i = 0; i < OUT; i++); C7 P- p: b+ E\" W0 b 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)\" O* o3 j2 d3 O' o\" _+ l. Y 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;8 N, k9 U( _. U( G' u0 y 
 6 J6 U- ^9 W* z0 w& I) L. k\" K; n 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
+ U8 o2 n2 Y+ `% G+ O; c% |        for (j = 0; j < IN; j++) 
$ ?- |4 S4 D2 C8 P0 m7 J\" K1 W            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
# h9 V. e0 l5 P' D0 q % z4 @& U) K: Y3 e! z% d 
      
; z' j% H' u8 {8 k     5 G/ u+ s% o% T. N: p8 O& O/ d 
}5 i% \% W: P/ r$ ? 
 
0 F! f& a. G; O# O, W# pdouble result(double d1, double d2) 
& ]/ j: Q- z- ~6 E5 {& ?% g{ 
3 g9 V0 x1 Z# M; c+ S, s! _4 {/ `7 W    int i, j; 
5 \1 U9 h\" g/ C4 B$ B    double sum; 
  X\" E  m8 ^& t+ t/ j\" \+ l    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
+ n' e) a6 f' l    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);) D# {6 w1 p, d3 w7 ^1 D% ^ 
 
6 n  Y- \* W5 z    for (i = 0; i < NEURON; i++)2 ?9 o; Q' y- ?& f$ z7 {1 O2 O% V 
    { 
7 C% v) w9 G% J* Z+ p1 ^        sum = 0;         ; H2 I( V  M& Z+ x- e0 F% Y2 R' l 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;8 k3 }% F- r! V8 ` 
        LbOut= Fx(sum); 
9 Q# R\" c2 m; k2 T  T# C    }6 i. C! f2 s7 j- V6 G3 u 
 
* f& l5 V/ x4 D2 }6 X2 y    sum = 0;: x7 I+ I/ p# M8 f 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
; O6 p/ n# o6 q# m, p5 L0 C        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];5 H) y& l: ~% s# d& W: h: @  K# [5 N$ F 
      
6 @\" o0 U9 `! N2 D, u8 Y0 ]# x( j    LcOut[0] = Fx(sum); 
$ d  o: W4 ~! C9 s4 u: Y: g$ e      
6 k& G9 j\" ?2 _( @0 f    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
' E' M+ e& L, ]+ r1 x\" e; g) _ ' L( ~% c4 l6 s/ q 
 
2 S+ N* G2 D% j5 k  U}$ }* }$ j. E# k0 U9 t% ^3 m 
void train() 
* U! x+ m6 M% K( f* [  @{4 D! ?0 G7 N7 c/ p 
    int i, j, no = 0; 
6 M& `% i6 p% B  Z( m9 q5 o7 d    double e = 0; 
9 J  J9 e6 C$ A) r2 g7 m( P    do{ 
/ [5 R# w& |\" R2 Q0 o; x% V        e = 0; 
1 E5 A, S' @: m  Q; U3 S7 b% G        for (i = 0; i < DATA; i++) 
5 p: v1 {# J: {        {6 d; @+ s% \6 D6 ?' @* ~! h 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
6 G: ?6 x. H+ }. `# F\" L1 D            backUp(i); 
- j+ d& K4 y\" X# ]9 k/ F- ^* P, i            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
: i% o0 ~4 T! p8 t        }& c7 ?0 h9 ~+ z  D  F: C( U4 W 
          
/ t- r7 P$ b6 P5 J9 d4 `        cout << no << " " << e << endl;( R3 N7 h1 c2 W+ c( a1 m! L 
        no++;! n# i% o! i# b5 a* ?/ N$ i 
    } while (no < 1000);\" f4 K; u, {/ c8 z4 l! ~% X 
 : v; W$ c2 a' r$ s: \ 
 : j* r$ R3 y1 G5 [/ P. X 
}# J8 U: W) f: A7 Z  N# I- n3 i 
 
! ?& [* l, T: P\" R: Qvoid  main(int argc, char const *argv[])\" N$ ~7 }/ {\" ] 
{ 
$ f0 K+ [) g2 w+ Z2 v4 K6 n      
/ J\" N; n- h/ x$ }& R    setSample();; o- {0 K/ w0 I3 {, f3 D# }# c 
    initNet(); 
! _9 L+ g2 B5 L( y3 s0 J9 c1 b9 L    train(); 
. U( Q' ]9 V. J3 S& M    double a, b;9 ?( E2 |  J. ?2 ] 
    while (1)  q) ?* T: h6 L4 R 
    { 
! O, {& u% _# M+ j  E$ A        cout << "print two numbers" << endl; 
9 {  j5 X8 [( ?4 A! E0 Z        cin >> a >> b;( U0 @3 \5 N( D0 B: { 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl;0 J/ K: G, F+ Q8 U* R, c 
    } 
/ N6 K! c8 ], s, ^) q% @     - _0 u3 Z) B8 N3 u 
     4 M- ?# Q! A& Z/ w% L3 _7 Q8 v0 u 
}

' C& {0 l' K% z4 d/ B1 T3 n2 \6 K- V1 z9 H

zan