[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>; k& s6 d+ E\" g# B$ o5 Y( j
#include <time.h>
4 ?: P3 C) D6 F! }+ |\" T1 R, d2 S#include <math.h>
9 I. B; |- ]. ~+ s! \. C: j* F: F7 t#include <stdlib.h>
5 o) Z5 F6 L8 p @#include <iostream>
; [7 u) k9 Z4 \, m. m+ v& D, P8 Tusing namespace std;
_1 C, Z& A ~/ U2 X#define DATA 800
2 s\" z\" J1 ?6 C#define IN 2& c' e4 n s) ?+ l7 Z, F3 f5 b\" S: M
#define OUT 19 `5 s\" [3 g7 L, u9 e% q. S\" E
#define NEURON 458 C7 C {) ^& h& t6 y; h
#define TRAINC 20000
' v+ C8 Q8 O! k% s/ ^: I( H
$ S\" I! f! _4 z- L: r ]; ?7 ^double Fx(double x)
0 `2 @. D0 K7 m( ~7 i9 W{
( x H# D( ^# V) N5 n% Y return 1 / (1 + exp(-1 * x));! W9 l4 N) ^ \/ L g
}3 s7 a, C% ~6 h9 ?
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
( y1 r6 s* s/ f0 {6 m8 A$ R//样本输入9 H- c; \# K, c2 ^/ o
double La[DATA][IN];
: e' A1 h+ s* o- z+ {$ }//样本输出
5 o+ z; r( \* V. x! Ldouble Lc[DATA][OUT];
9 Q\" ~1 J( u' B8 J6 `* f0 ]5 Q# M% w//La->Lb权重
/ Y5 G6 K1 t' l2 K& v5 odouble Wab[NEURON][IN];$ n+ f2 k9 D2 a0 L! A. P% }% P) O7 \
//Lb->Lc权重
; z0 t& r( \7 N( z% k- q& Udouble Wbc[OUT][NEURON];
* u+ Q/ u& J/ c- K5 z9 o6 e* A//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...4 t; P' N/ u0 o
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
' d$ D; p/ v# z* k2 f% u
j( [, k8 z) X; i9 Q9 k//Lb层输出
& ?! o( N. W! {double LbOut[NEURON];
/ T- w4 T/ P, W) Y//Lc层输出/ g: r$ w, U! K2 d* e
double LcOut[OUT];
8 M- G8 U+ p5 G1 V! S8 e$ m. |) H% c ; Z R8 E! C2 o\" @/ ]
//Lc层单元的一般化误差8 f3 G# G* k! a9 W- J6 ]
double Dc[OUT];: g% z O0 d\" ?) j
//Lb层单元的一般化误差4 v- \: a' r0 d
double Db[NEURON];
! V, w2 l- }' ~\" ^9 Q, n) j/ j
% X. B W: f- P, K& j//设置样本数据) X5 ]5 j# P& S5 H\" r5 U% V
void setSample()
9 J+ i* Y+ C4 a# v5 v# y\" S{
6 i\" ~3 M/ Z0 M! g% d srand((unsigned)time(NULL));
3 o9 ^+ k; f( S9 ^\" J int i, j;7 q7 @+ \2 Y\" k0 F/ R
for (i = 0; i < DATA; i++). N+ @8 J# H+ Z# X3 j9 t
{
. f9 r\" k; s3 k0 X/ g9 ? for (j = 0; j < IN; j++)8 R9 v$ i: }! r5 c! O\" F+ w
{# _2 Y$ S: F8 @
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
\" W\" r' J! N% D5 b/ _ }
5 y' k5 n) s9 z$ h' ` $ w9 `& |+ v& m& b4 k* Q% b% m5 r: V
for (j = 0; j < OUT; j++)9 Q) L6 E; F9 e/ R# s R
Lc[j] = La[0] + La[1];
$ k6 Z- m2 }6 T0 B4 G6 K }
4 f1 l0 ?( q/ ~1 f/ V}
# j: v, V\" y# p0 A//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）. Q* p( L0 H3 s# o\" y# q( d: V- q
void initNet()5 Z$ c2 A8 T, F8 R0 H
{1 a, l$ }) c1 ~* z4 N: D6 T* r
srand((unsigned)time(NULL));' b' z! \ I M. _4 K& T5 w* X
//两部分的权值设置随机值【-1,1】5 d# T# Z4 k6 @+ V
int i, j;* K( B% q; l ~
for (i = 0; i < NEURON; i++) }8 }* S5 [. o) y5 h& f% r
for (j = 0; j < IN; j++)
0 R- i$ L8 T( m3 Q {
* F6 o) |. i6 n% q; r4 w\" p; L Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
3 u H# \9 L/ I5 ~5 W9 r% K u Wab[j] /= 20;
% h. r; l2 @! _8 f }6 d8 L. P1 v0 a- F
) _) y. x5 M) s: g
for (i = 0; i < OUT; i++)
\" o4 Y: [6 E, ?3 b' ~3 U for (j = 0; j < NEURON; j++)
7 u( c$ U j8 T |' {! g7 z% I {
9 _8 z- l, g) B. s( G9 W Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;2 ?* v% c% N! U0 |\" E
Wbc[j] /= 20;
! K1 I- l- Z7 s# C/ k ^ }' c+ v* b* H$ O% \% I0 E
' a: J N- i) C0 w( F; y/ ~
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化
. P8 s) E; G# C# p% ^% R1 x for (i = 0; i < IN; i++)
, n; J! k. D. [5 T; X {; |( [/ h5 [5 {0 X6 m- ?+ v
: i. B; c r# O# N0 q% m% _$ l3 C MinIn = MaxIn = La[0];
$ \3 h1 C% [2 e7 y; O5 Q for (j = 0; j < DATA; j++). o/ F# \/ g; N' q\" V
{\" A: E' m# u- E4 T% L0 A
if (MinIn > La[j])9 B e( U6 G# H
MinIn = La[j];
0 e1 h# K1 b\" k6 y if (MaxIn < La[j])
( b, p% N! e: y, c MaxIn = La[j];
' |$ J; x* a( ~) D\" [3 e, T4 q6 g$ O }
) S: f' q/ `+ ~7 p( d 2 M- m, h4 [6 j7 c6 _7 f; w
- ^! T: w. b; N$ S+ A& ? }
! Z\" _) ]. |& q- W\" P1 x' d
: x1 \3 V0 C% J7 ~. l4 p5 A$ w0 O for (i = 0; i < OUT; i++)9 |\" }) `2 z; b g5 j9 f/ g0 f
{9 t& E\" q1 `. B/ D' F( l4 O& P
4 K- F( K, ~1 Q F5 ~
MinOut = MaxOut = Lc[0];# }) R7 O' F* {3 Q' _2 E* v
for (j = 0; j < DATA; j++)
% w\" i) b, Z* z- r6 e {. D. L\" K* c, ^% j+ F
if (MinOut > Lc[j])+ V% W' \& ?7 z
MinOut = Lc[j];9 x4 n; z; S3 h9 g% W! R
if (MaxOut < Lc[j])
: k\" i# \5 P# V6 S+ _ MaxOut = Lc[j];
9 Y: {. v- Y2 o! z }' g3 x+ o' U! H
- Z. i8 |9 W2 a! {
}8 S7 b; u7 V8 Q; q/ _
* s+ u+ u3 i' ?) h7 J //归一化; v8 o# @+ M5 w- A v, h\" D. m& F o
for (i = 0; i < IN; i++)
8 U- F2 ? X& X) ~7 D3 h for (j = 0; j < DATA; j++)
, d, e1 A0 n7 I$ @) l; G La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& L* x2 l a% T5 E% [' [( D r3 q
% | O2 L! {; P+ s( u! M, k
! k. q* o! _- J; ]2 ^ p. W
for (i = 0; i < OUT; i++)
% b0 ^1 N/ Q6 @; \ for (j = 0; j < DATA; j++) [; Z2 R\" E$ a* }+ z/ Y
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
3 `( l\" s6 a# M8 I! s6 ^ $ D9 @$ W9 F, ^) s2 M( `4 l% B
' C; e, U9 P0 f $ V2 A3 u+ y6 O, F9 ]* Y\" j c7 y9 T
}9 Q5 k9 {! O# ~) [5 }
void getActiveVal(int dataIndex): ~6 S; V; j7 n' ]. l; Q A
{
1 K$ @\" A( U- U O6 l\" |# [+ X- t int i, j;4 j8 d' \6 \3 s( Z3 H' E) e
double sum;
`* F9 r) \& }1 [4 o8 O, T, g5 J for (i = 0; i < NEURON; i++)
, A6 j\" c t/ B P* m7 | {$ h' `7 x) W8 O7 E# H: ]0 o k# l, Q
sum = 0;
: O, W8 G/ n$ b! P for (j = 0; j < IN; j++): G# A7 Q) o4 O( E( i' W0 m- o, L
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];! o7 O( d( E* @8 h2 b% ~
% e# K7 l\" E3 I, D) _( ^5 |
LbOut = Fx(sum);
0 i7 u+ T- c$ t2 [' c
5 z0 f u6 \7 `$ } }
% G+ n; v( X s1 k& H! ` % Y6 V) c' ?+ \5 M: D7 |$ S( C, T
for (i = 0; i < OUT; i++)
+ M/ O/ w0 m* i! v' L { c4 U3 n8 i* O8 q; [# g: L/ S4 d
sum = 0;* Q; u3 t5 V3 J. U+ W. `& `
for (j = 0; j < NEURON; j++)
0 D- E- T6 z: j% U, c0 m sum += Wbc[j] * LbOut[j];
) z' W8 t8 g5 W: W- a3 R4 }% h7 P
9 p$ _, \8 v* f& B LcOut = Fx(sum);
y+ M6 x/ p# \, t$ F7 R/ c* {0 I }
\" \) P8 l7 j6 m1 o6 y0 p5 ]9 u}\" M; Z: Y9 j5 U0 t2 _* W
void backUp(int dataIndex)
9 B& V6 x* ]! G, r9 B8 p{
) U- }' o q4 J0 _ ~ int i, j;
0 O) N( f6 ]0 {. u3 t double sum = 0;
6 x: r; F. M) Q* n1 I/ A% U' ]% J //Lc层单元的一般化误差6 Z: R\" o+ r0 q% _6 Y
for (i = 0; i < OUT; i++)! O* `$ b% m) S9 W( O s
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
, A5 I/ r4 l9 X* v- { $ E9 G @\" Q. _0 A9 E X1 V4 V
//Lb层单元的一般化误差
* @& P. D3 p) O8 C0 D for (i = 0; i < NEURON; i++)
) {& C N4 j) y1 m4 @ { B+ B. g- A5 ~$ H8 m, T
sum = 0;* i9 w# D; T/ `2 F) k
for (j = 0; j < OUT; j++)
8 D2 `5 v( C: j2 S {\" a5 t2 V- p1 f% E: V
sum += Wbc[j] * Dc[j];
5 H. l\" \\" }) n% R9 k# w; y7 w }
: m. m Q( J4 n1 x Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
; @% a( y- @0 y }
3 W* g: X$ T; S( N) c
! r\" S( ]7 `5 h. f5 L. _# S double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
9 P* y/ e( q) e: k8 u2 n
2 W# n: Q$ i3 v' l9 F/ ?! V for (i = 0; i < OUT; i++)! K% Z/ p, y. B
for (j = 0; j < NEURON; j++)
+ Q6 l! o' U$ a\" ?0 d7 w3 i2 M4 r Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;: `+ c# S( H: z' ` X
, C) C8 x3 H# g2 e! t3 ?4 I for (i = 0; i < NEURON; i++). J2 b }$ L) x# Y# |- {
for (j = 0; j < IN; j++)
. \( \/ L% k! T/ a. v) T Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; E: I ~! X4 m9 ]
1 G6 ~# F* g3 t( a! @6 [
+ \! h+ `6 r8 z . a$ O; Z# X s; W8 x$ ]
}9 A& H# _/ W9 b# S R- a
\" w- t* ]; o& `1 j+ @
double result(double d1, double d2)4 ^- a' a0 A6 {4 n, d& c7 \+ @( e
{: y. A. R8 n1 s, \& p
int i, j;) T O\" D5 e& X
double sum;4 X4 ?( z p# E; q8 u+ H% `! E
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;, \- J$ z* N1 b
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
5 ? h7 t3 t9 [* T$ b- z: @/ g 3 x) e& t# D z. j) n2 e\" G
for (i = 0; i < NEURON; i++)
# I: ^8 ` ]( ?0 Z& p: N6 X1 M {
2 s0 L* Q% P6 S; X( W3 D sum = 0; % x2 q6 ?- J- f+ c, ^
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;9 N9 K: x( o! o2 t
LbOut= Fx(sum);5 r9 m W% A* R2 b5 {9 h, s, t
}5 O\" D8 m3 m( q# ]7 i/ o
K5 c( }5 {' I8 N sum = 0;8 g$ `1 s% ?3 L) {\" n
for (j = 0; j < NEURON; j++)) ~/ u' s\" C1 ]4 v1 b. w2 r
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
4 h. q' o- U. r \" m; ` s) `) D( v2 U
LcOut[0] = Fx(sum);: P6 r, @/ L V9 {! [. j
# } F9 y/ r7 L, H9 u& Y7 n
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;) d, W5 s5 u I( x0 h0 u1 `! g: _
. Z# F3 i' m1 A4 F7 `; S9 }( G 2 I k9 _\" s# Q' J, s; P( d7 o
}- { M- c$ X7 r, g
void train()' q7 _# @2 Q4 J; {& c
{/ Z9 P- Y) C% p4 U1 ]$ ? T
int i, j, no = 0;
+ ]7 j! F( z. V1 s$ G' b8 Q double e = 0;/ V3 V9 Y; n, I) \
do{- m# J0 K; |+ s9 J
e = 0;
\" i/ A1 P+ Z) ~; i) f for (i = 0; i < DATA; i++)( ?7 \8 J, p% Z2 n' O
{- t# |, ^ E. E: Z' y7 o
getActiveVal(i);
% m* B( |4 \% l& b1 U\" e backUp(i);* y8 f3 }% X+ K d+ J6 W
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);9 C2 B, p9 z9 f# L% g2 o
}* c$ k5 f; \$ S1 b! q
. G& g1 ?) K+ w& w cout << no << " " << e << endl;$ G7 f% _$ Q% ?, i! g
no++;2 v/ b\" a& f3 z) w/ y1 u2 t
} while (no < 1000);7 X3 _: Q7 T$ S$ b' D/ p2 y- c& d( |
# m3 ?0 C) e9 |# C7 f
3 D& |3 z2 _1 w# n}1 Q* z' i1 Y8 l
2 M$ w- j0 H! H* p* j\" fvoid main(int argc, char const *argv[])
8 b; D$ t! s& }/ ]% N{
# J, P6 @/ o9 z, l3 c' I # y/ k/ i& K( L& {
setSample();
% N7 ~! y! n; a/ H initNet();# Q& U) M$ F8 F- N% c/ i1 ~) o) S; Z\" o
train();
- n. g/ U8 W8 W3 e$ \# I! s double a, b;! t$ g$ T+ [$ c0 T4 m
while (1)0 u9 i; W$ p- E9 K3 y
{
1 T. v4 M% o& j( q6 ^ cout << "print two numbers" << endl;
4 W4 z2 x+ v2 S: h% W. ?7 } cin >> a >> b;
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
\" F' n8 @; a/ y) m/ { }& N: A R2 O& _ s
9 f- `( t* M* a* \6 x: t+ j
; V& n* R7 ~) b t: P7 |& M/ U}

#include <stdio.h>; k& s6 d+ E\" g# B$ o5 Y( j 
#include <time.h> 
4 ?: P3 C) D6 F! }+ |\" T1 R, d2 S#include <math.h> 
9 I. B; |- ]. ~+ s! \. C: j* F: F7 t#include <stdlib.h> 
5 o) Z5 F6 L8 p  @#include <iostream> 
; [7 u) k9 Z4 \, m. m+ v& D, P8 Tusing namespace std; 
  _1 C, Z& A  ~/ U2 X#define DATA  800 
2 s\" z\" J1 ?6 C#define IN 2& c' e4 n  s) ?+ l7 Z, F3 f5 b\" S: M 
#define OUT 19 `5 s\" [3 g7 L, u9 e% q. S\" E 
#define NEURON 458 C7 C  {) ^& h& t6 y; h 
#define TRAINC 20000 
' v+ C8 Q8 O! k% s/ ^: I( H 
$ S\" I! f! _4 z- L: r  ]; ?7 ^double Fx(double x) 
0 `2 @. D0 K7 m( ~7 i9 W{ 
( x  H# D( ^# V) N5 n% Y    return 1 / (1 + exp(-1 * x));! W9 l4 N) ^  \/ L  g 
}3 s7 a, C% ~6 h9 ? 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
( y1 r6 s* s/ f0 {6 m8 A$ R//样本输入9 H- c; \# K, c2 ^/ o 
double La[DATA][IN]; 
: e' A1 h+ s* o- z+ {$ }//样本输出 
5 o+ z; r( \* V. x! Ldouble Lc[DATA][OUT]; 
9 Q\" ~1 J( u' B8 J6 `* f0 ]5 Q# M% w//La->Lb权重 
/ Y5 G6 K1 t' l2 K& v5 odouble Wab[NEURON][IN];$ n+ f2 k9 D2 a0 L! A. P% }% P) O7 \ 
//Lb->Lc权重 
; z0 t& r( \7 N( z% k- q& Udouble Wbc[OUT][NEURON]; 
* u+ Q/ u& J/ c- K5 z9 o6 e* A//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...4 t; P' N/ u0 o 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
' d$ D; p/ v# z* k2 f% u 
  j( [, k8 z) X; i9 Q9 k//Lb层输出 
& ?! o( N. W! {double LbOut[NEURON]; 
/ T- w4 T/ P, W) Y//Lc层输出/ g: r$ w, U! K2 d* e 
double LcOut[OUT]; 
8 M- G8 U+ p5 G1 V! S8 e$ m. |) H% c ; Z  R8 E! C2 o\" @/ ] 
//Lc层单元的一般化误差8 f3 G# G* k! a9 W- J6 ] 
double Dc[OUT];: g% z  O0 d\" ?) j 
//Lb层单元的一般化误差4 v- \: a' r0 d 
double Db[NEURON]; 
! V, w2 l- }' ~\" ^9 Q, n) j/ j 
% X. B  W: f- P, K& j//设置样本数据) X5 ]5 j# P& S5 H\" r5 U% V 
void setSample() 
9 J+ i* Y+ C4 a# v5 v# y\" S{ 
6 i\" ~3 M/ Z0 M! g% d    srand((unsigned)time(NULL)); 
3 o9 ^+ k; f( S9 ^\" J    int i, j;7 q7 @+ \2 Y\" k0 F/ R 
    for (i = 0; i < DATA; i++). N+ @8 J# H+ Z# X3 j9 t 
    { 
. f9 r\" k; s3 k0 X/ g9 ?        for (j = 0; j < IN; j++)8 R9 v$ i: }! r5 c! O\" F+ w 
        {# _2 Y$ S: F8 @ 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
\" W\" r' J! N% D5 b/ _        } 
5 y' k5 n) s9 z$ h' ` $ w9 `& |+ v& m& b4 k* Q% b% m5 r: V 
        for (j = 0; j < OUT; j++)9 Q) L6 E; F9 e/ R# s  R 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
$ k6 Z- m2 }6 T0 B4 G6 K    } 
4 f1 l0 ?( q/ ~1 f/ V} 
# j: v, V\" y# p0 A//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）. Q* p( L0 H3 s# o\" y# q( d: V- q 
void initNet()5 Z$ c2 A8 T, F8 R0 H 
{1 a, l$ }) c1 ~* z4 N: D6 T* r 
    srand((unsigned)time(NULL));' b' z! \  I  M. _4 K& T5 w* X 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】5 d# T# Z4 k6 @+ V 
    int i, j;* K( B% q; l  ~ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)  }8 }* S5 [. o) y5 h& f% r 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
0 R- i$ L8 T( m3 Q        { 
* F6 o) |. i6 n% q; r4 w\" p; L            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
3 u  H# \9 L/ I5 ~5 W9 r% K  u            Wab[j] /= 20; 
% h. r; l2 @! _8 f        }6 d8 L. P1 v0 a- F 
 ) _) y. x5 M) s: g 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
\" o4 Y: [6 E, ?3 b' ~3 U        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
7 u( c$ U  j8 T  |' {! g7 z% I        { 
9 _8 z- l, g) B. s( G9 W            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;2 ?* v% c% N! U0 |\" E 
            Wbc[j] /= 20; 
! K1 I- l- Z7 s# C/ k  ^        }' c+ v* b* H$ O% \% I0 E 
     ' a: J  N- i) C0 w( F; y/ ~ 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
. P8 s) E; G# C# p% ^% R1 x    for (i = 0; i < IN; i++) 
, n; J! k. D. [5 T; X    {; |( [/ h5 [5 {0 X6 m- ?+ v 
          
: i. B; c  r# O# N0 q% m% _$ l3 C        MinIn = MaxIn = La[0]; 
$ \3 h1 C% [2 e7 y; O5 Q        for (j = 0; j < DATA; j++). o/ F# \/ g; N' q\" V 
        {\" A: E' m# u- E4 T% L0 A 
            if (MinIn > La[j])9 B  e( U6 G# H 
                MinIn = La[j]; 
0 e1 h# K1 b\" k6 y            if (MaxIn < La[j]) 
( b, p% N! e: y, c                MaxIn = La[j]; 
' |$ J; x* a( ~) D\" [3 e, T4 q6 g$ O        } 
) S: f' q/ `+ ~7 p( d     2 M- m, h4 [6 j7 c6 _7 f; w 
          
- ^! T: w. b; N$ S+ A& ?    } 
! Z\" _) ]. |& q- W\" P1 x' d 
: x1 \3 V0 C% J7 ~. l4 p5 A$ w0 O    for (i = 0; i < OUT; i++)9 |\" }) `2 z; b  g5 j9 f/ g0 f 
    {9 t& E\" q1 `. B/ D' F( l4 O& P 
         4 K- F( K, ~1 Q  F5 ~ 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];# }) R7 O' F* {3 Q' _2 E* v 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
% w\" i) b, Z* z- r6 e        {. D. L\" K* c, ^% j+ F 
            if (MinOut > Lc[j])+ V% W' \& ?7 z 
                MinOut = Lc[j];9 x4 n; z; S3 h9 g% W! R 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
: k\" i# \5 P# V6 S+ _                MaxOut = Lc[j]; 
9 Y: {. v- Y2 o! z        }' g3 x+ o' U! H 
 - Z. i8 |9 W2 a! { 
    }8 S7 b; u7 V8 Q; q/ _ 
 
* s+ u+ u3 i' ?) h7 J    //归一化; v8 o# @+ M5 w- A  v, h\" D. m& F  o 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
8 U- F2 ?  X& X) ~7 D3 h        for (j = 0; j < DATA; j++) 
, d, e1 A0 n7 I$ @) l; G            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);& L* x2 l  a% T5 E% [' [( D  r3 q 
             % |  O2 L! {; P+ s( u! M, k 
 ! k. q* o! _- J; ]2 ^  p. W 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
% b0 ^1 N/ Q6 @; \        for (j = 0; j < DATA; j++)  [; Z2 R\" E$ a* }+ z/ Y 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
3 `( l\" s6 a# M8 I! s6 ^         $ D9 @$ W9 F, ^) s2 M( `4 l% B 
             
' C; e, U9 P0 f $ V2 A3 u+ y6 O, F9 ]* Y\" j  c7 y9 T 
}9 Q5 k9 {! O# ~) [5 } 
void getActiveVal(int dataIndex): ~6 S; V; j7 n' ]. l; Q  A 
{ 
1 K$ @\" A( U- U  O6 l\" |# [+ X- t    int i, j;4 j8 d' \6 \3 s( Z3 H' E) e 
    double sum; 
  `* F9 r) \& }1 [4 o8 O, T, g5 J    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
, A6 j\" c  t/ B  P* m7 |    {$ h' `7 x) W8 O7 E# H: ]0 o  k# l, Q 
        sum = 0; 
: O, W8 G/ n$ b! P        for (j = 0; j < IN; j++): G# A7 Q) o4 O( E( i' W0 m- o, L 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];! o7 O( d( E* @8 h2 b% ~ 
         % e# K7 l\" E3 I, D) _( ^5 | 
        LbOut = Fx(sum); 
0 i7 u+ T- c$ t2 [' c 
5 z0 f  u6 \7 `$ }    } 
% G+ n; v( X  s1 k& H! ` % Y6 V) c' ?+ \5 M: D7 |$ S( C, T 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
+ M/ O/ w0 m* i! v' L    {  c4 U3 n8 i* O8 q; [# g: L/ S4 d 
        sum = 0;* Q; u3 t5 V3 J. U+ W. `& ` 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
0 D- E- T6 z: j% U, c0 m            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
) z' W8 t8 g5 W: W- a3 R4 }% h7 P          
9 p$ _, \8 v* f& B        LcOut = Fx(sum); 
  y+ M6 x/ p# \, t$ F7 R/ c* {0 I    } 
\" \) P8 l7 j6 m1 o6 y0 p5 ]9 u}\" M; Z: Y9 j5 U0 t2 _* W 
void backUp(int dataIndex) 
9 B& V6 x* ]! G, r9 B8 p{ 
) U- }' o  q4 J0 _  ~    int i, j; 
0 O) N( f6 ]0 {. u3 t    double sum = 0; 
6 x: r; F. M) Q* n1 I/ A% U' ]% J    //Lc层单元的一般化误差6 Z: R\" o+ r0 q% _6 Y 
    for (i = 0; i < OUT; i++)! O* `$ b% m) S9 W( O  s 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
, A5 I/ r4 l9 X* v- { $ E9 G  @\" Q. _0 A9 E  X1 V4 V 
    //Lb层单元的一般化误差 
* @& P. D3 p) O8 C0 D    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
) {& C  N4 j) y1 m4 @    {  B+ B. g- A5 ~$ H8 m, T 
        sum = 0;* i9 w# D; T/ `2 F) k 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
8 D2 `5 v( C: j2 S        {\" a5 t2 V- p1 f% E: V 
            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
5 H. l\" \\" }) n% R9 k# w; y7 w        } 
: m. m  Q( J4 n1 x        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
; @% a( y- @0 y    } 
3 W* g: X$ T; S( N) c 
! r\" S( ]7 `5 h. f5 L. _# S    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
9 P* y/ e( q) e: k8 u2 n 
2 W# n: Q$ i3 v' l9 F/ ?! V    for (i = 0; i < OUT; i++)! K% Z/ p, y. B 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
+ Q6 l! o' U$ a\" ?0 d7 w3 i2 M4 r            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;: `+ c# S( H: z' `  X 
 
, C) C8 x3 H# g2 e! t3 ?4 I    for (i = 0; i < NEURON; i++). J2 b  }$ L) x# Y# |- { 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
. \( \/ L% k! T/ a. v) T            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];  E: I  ~! X4 m9 ] 
 1 G6 ~# F* g3 t( a! @6 [ 
      
+ \! h+ `6 r8 z     . a$ O; Z# X  s; W8 x$ ] 
}9 A& H# _/ W9 b# S  R- a 
 \" w- t* ]; o& `1 j+ @ 
double result(double d1, double d2)4 ^- a' a0 A6 {4 n, d& c7 \+ @( e 
{: y. A. R8 n1 s, \& p 
    int i, j;) T  O\" D5 e& X 
    double sum;4 X4 ?( z  p# E; q8 u+ H% `! E 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;, \- J$ z* N1 b 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
5 ?  h7 t3 t9 [* T$ b- z: @/ g 3 x) e& t# D  z. j) n2 e\" G 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
# I: ^8 `  ]( ?0 Z& p: N6 X1 M    { 
2 s0 L* Q% P6 S; X( W3 D        sum = 0;         % x2 q6 ?- J- f+ c, ^ 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;9 N9 K: x( o! o2 t 
        LbOut= Fx(sum);5 r9 m  W% A* R2 b5 {9 h, s, t 
    }5 O\" D8 m3 m( q# ]7 i/ o 
 
  K5 c( }5 {' I8 N    sum = 0;8 g$ `1 s% ?3 L) {\" n 
    for (j = 0; j < NEURON; j++)) ~/ u' s\" C1 ]4 v1 b. w2 r 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
4 h. q' o- U. r     \" m; `  s) `) D( v2 U 
    LcOut[0] = Fx(sum);: P6 r, @/ L  V9 {! [. j 
     # }  F9 y/ r7 L, H9 u& Y7 n 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;) d, W5 s5 u  I( x0 h0 u1 `! g: _ 
 
. Z# F3 i' m1 A4 F7 `; S9 }( G 2 I  k9 _\" s# Q' J, s; P( d7 o 
}- {  M- c$ X7 r, g 
void train()' q7 _# @2 Q4 J; {& c 
{/ Z9 P- Y) C% p4 U1 ]$ ?  T 
    int i, j, no = 0; 
+ ]7 j! F( z. V1 s$ G' b8 Q    double e = 0;/ V3 V9 Y; n, I) \ 
    do{- m# J0 K; |+ s9 J 
        e = 0; 
\" i/ A1 P+ Z) ~; i) f        for (i = 0; i < DATA; i++)( ?7 \8 J, p% Z2 n' O 
        {- t# |, ^  E. E: Z' y7 o 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
% m* B( |4 \% l& b1 U\" e            backUp(i);* y8 f3 }% X+ K  d+ J6 W 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);9 C2 B, p9 z9 f# L% g2 o 
        }* c$ k5 f; \$ S1 b! q 
          
. G& g1 ?) K+ w& w        cout << no << " " << e << endl;$ G7 f% _$ Q% ?, i! g 
        no++;2 v/ b\" a& f3 z) w/ y1 u2 t 
    } while (no < 1000);7 X3 _: Q7 T$ S$ b' D/ p2 y- c& d( | 
 # m3 ?0 C) e9 |# C7 f 
 
3 D& |3 z2 _1 w# n}1 Q* z' i1 Y8 l 
 
2 M$ w- j0 H! H* p* j\" fvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
8 b; D$ t! s& }/ ]% N{ 
# J, P6 @/ o9 z, l3 c' I     # y/ k/ i& K( L& { 
    setSample(); 
% N7 ~! y! n; a/ H    initNet();# Q& U) M$ F8 F- N% c/ i1 ~) o) S; Z\" o 
    train(); 
- n. g/ U8 W8 W3 e$ \# I! s    double a, b;! t$ g$ T+ [$ c0 T4 m 
    while (1)0 u9 i; W$ p- E9 K3 y 
    { 
1 T. v4 M% o& j( q6 ^        cout << "print two numbers" << endl; 
4 W4 z2 x+ v2 S: h% W. ?7 }        cin >> a >> b; 
. x\" v+ y2 V\" Y8 r$ ?0 f/ l6 r: s7 F( Y! \3 a        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
\" F' n8 @; a/ y) m/ {    }& N: A  R2 O& _  s 
      
9 f- `( t* M* a* \6 x: t+ j      
; V& n* R7 ~) b  t: P7 |& M/ U}

) b7 z1 ^. h- P2 e" k

. G7 i w$ N0 e k* a

zan