[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>6 `+ C) a3 T t7 |1 @
#include <time.h>
! @$ n8 u- s* {& p0 _#include <math.h>& q' G3 u1 N* G6 z8 ~1 [
#include <stdlib.h>. L6 W7 Q3 W( \5 j3 {5 {' E
#include <iostream>2 m9 I& h+ }$ }4 O6 e' X+ h
using namespace std;: f- }# T0 ^. ^* z# o& \* ~
#define DATA 800
5 d2 B! u6 k( o# q6 ^7 _* T9 u/ w#define IN 23 v: D) K+ ]\" w0 x9 v0 p9 O# i
#define OUT 17 U% r R7 f2 A! Y6 i6 `/ p: d
#define NEURON 45. H: x: ?- N( M5 E2 s4 S# B& U+ n
#define TRAINC 20000
. L9 F1 v0 Q+ [! O
! {+ o c+ y& Vdouble Fx(double x)
4 w; l0 u' Z- B9 \5 p. u: M& ~& m( F{
( V0 g9 O\" t7 b3 L& v return 1 / (1 + exp(-1 * x));* \5 s, Z' b. @9 a' V9 }
}
) N. c1 v2 }: S: T$ J. L8 h//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
5 T\" o7 l, P' I% p//样本输入& ]8 \5 Y- G$ F& ~. P! g$ G3 J
double La[DATA][IN];
% s1 |$ y\" ~- ~//样本输出
6 X9 Z! V\" `- b3 {. v9 Fdouble Lc[DATA][OUT];
. D, t l$ [' [& s: c//La->Lb权重
8 v5 P6 L5 \) b3 z6 ddouble Wab[NEURON][IN];
6 u6 T6 y3 r2 c& s! a1 p//Lb->Lc权重
2 ]& W, P* S6 m. N4 \) Tdouble Wbc[OUT][NEURON];- M' @0 {( L+ e
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...2 O& \0 m2 w( n2 }) v# y6 [( h
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];) ^* u4 r3 C& ?$ V! x7 n! L
7 Y- P4 [5 z9 _+ i//Lb层输出. O- K/ B; g( K2 Q5 _' L9 ?
double LbOut[NEURON];: M- F( Z$ V- g
//Lc层输出( V9 h8 n9 z. c8 c' b( ~5 ~6 E/ b- X
double LcOut[OUT];* w% }5 b; j, M; {
% B8 o! M& t- l8 I//Lc层单元的一般化误差6 _, _9 Q% y. L! o6 _6 E) B
double Dc[OUT];7 X5 J k# Y8 n# Y: m
//Lb层单元的一般化误差; ?/ Q9 I8 V* z. C# Z6 S1 S
double Db[NEURON];* z5 u/ k# v' y. P; q- M, k' E
% |! y- B5 o2 g8 ^, u
//设置样本数据
0 `( q+ p/ Y- X+ O1 B: Fvoid setSample()( d4 p3 j0 o2 N3 a5 `6 d5 v
{
. a( R9 c. O5 b* C) m1 l) B srand((unsigned)time(NULL));
* K/ s( v( j$ O4 X int i, j;
- z5 H0 u- k' a' s for (i = 0; i < DATA; i++)4 E% U ]& X\" p) D\" j1 _0 {
{! \$ e3 N! ]$ P% M' \
for (j = 0; j < IN; j++)
2 P/ H+ e9 g/ p\" A1 C- |, L6 b8 B {
' M1 ^6 w7 |& a q4 m9 N3 ] La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
0 b' R* F( i! d6 M' K }% b6 o0 w\" w4 O `3 t
0 t4 P% N7 c ~$ ^* R for (j = 0; j < OUT; j++)
$ H R+ s4 D\" ~% `; s Lc[j] = La[0] + La[1];
+ R. E% w; T( p T' A }
# }4 i1 e8 ?1 ~) {}3 `6 P0 Y2 `! G/ O( k$ r
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）/ }' ~( k3 m1 u\" O\" _
void initNet(), M* x/ i1 ]. b' o9 H9 Z
{
1 \3 f+ C7 h# v! p4 p4 z srand((unsigned)time(NULL));
) Q) V1 G! }) g. \( K5 ? //两部分的权值设置随机值【-1,1】7 J. ^, x$ k! g# ^1 M. f5 f
int i, j;
% N1 i) r4 ~ t7 z2 E for (i = 0; i < NEURON; i++)5 N/ U2 B* `) z* e- \
for (j = 0; j < IN; j++)
, O\" p) V/ {, ] {
) ~ s- U; S- S: m t Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;1 X. Z2 H\" x! ~: A
Wab[j] /= 20;
% D( f$ E- {) Q* w$ U }: ~ V# k2 ~, j1 x, d* \: a
9 `: f0 G2 t. P7 ^
for (i = 0; i < OUT; i++)5 J( Y7 k* _9 R/ o' @5 R
for (j = 0; j < NEURON; j++)
& r9 n# [: p/ ~7 }' X {, ^' D! h2 t1 B/ v% T2 q7 y) Q; M
Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;8 g% U+ `: V* C3 d1 @$ a% C* ?& z
Wbc[j] /= 20;
9 y q) Y9 }& Y: Y0 }! G }7 g3 B8 u O9 {( _4 c$ i
7 O7 B# R/ W' B+ |4 _3 z
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化2 W0 G. U2 l: @\" P& k
for (i = 0; i < IN; i++)
6 U, v7 J: ~% C; M: ?' z' b {* m7 ?3 b: ?9 {) I
\" Y; r6 B\" i: N: \( y\" q MinIn = MaxIn = La[0];
\" Y- N) r1 v2 @1 f for (j = 0; j < DATA; j++)) S1 x0 S/ R* b% a+ F
{
{\" {- f3 h) O9 z if (MinIn > La[j])
( T/ n( t$ L9 A( A( k7 |$ v+ n+ c MinIn = La[j];9 K' a+ F8 L/ _
if (MaxIn < La[j])9 T( I+ y* s\" u% {, H. n. K0 ^
MaxIn = La[j];8 g) V9 w6 f1 w( o) c
}
\" t1 V8 }+ R0 I% t/ U p( y . b2 D. c: w* Q& y' j$ j( n
9 N1 w9 p3 K/ `4 }( N/ L# ?
}1 V9 J# O% q, Q5 X' {! P* |3 h$ C U
, B\" c, ?& C8 n: F! r1 |! f for (i = 0; i < OUT; i++)
0 N( L* @% {0 Q7 [: X% Z {/ @* j# a$ R+ i
1 m, z U' J1 R3 w2 z2 ] MinOut = MaxOut = Lc[0];
. i8 h$ H3 |! m H\" f* Q for (j = 0; j < DATA; j++)
6 X' U3 E. s! j8 G/ K {& R4 k* E9 S- F( ~2 \- z
if (MinOut > Lc[j])
0 V! {7 \- t\" C' m+ n/ p+ y MinOut = Lc[j];
% @2 j\" z9 e7 I K0 F! C9 W9 h if (MaxOut < Lc[j])
; j7 ]. E: q' X ~4 X7 _ MaxOut = Lc[j];- y\" u$ ]6 ?: }$ p4 B- Z
}
6 E3 Z% @; ~ Y
a# q- j! E( N; M( e( A7 K, V }
, ]) J/ S8 y& t& u: d, D. K/ r ! c/ o6 L, S/ j6 _
//归一化: T4 [3 b1 _2 v; \
for (i = 0; i < IN; i++)\" u6 j5 b/ l/ O- q; x% F
for (j = 0; j < DATA; j++)
! t: s( b m w La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);; A+ ]) y8 W) @0 z% P
x7 M1 l& Z) }0 ^* o: p
. b1 \+ {0 \9 _ for (i = 0; i < OUT; i++)' \% S1 H0 x3 @4 P
for (j = 0; j < DATA; j++)9 ~; Q. U4 [, `% [
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);6 p2 a0 m/ w( T8 c1 _5 }
G$ V# s7 G% V. W
( R' x& @* y) ^* m. b
) b5 l' K* S/ Z' H1 d* [ O, S}
+ Y7 d' s+ c& a. `1 H' C! V* j! pvoid getActiveVal(int dataIndex)5 |4 J9 E$ n9 l+ e
{
. S( ^# n1 |6 W3 u+ {0 B int i, j;
- e, {8 | J7 C$ j9 L\" g3 V: U double sum; f& ~8 ~( w' L5 P' s$ J$ p5 E! r
for (i = 0; i < NEURON; i++)
0 P2 B: R. b2 W' t {
. _! a3 R; o( Y- D' |7 U* ~+ o sum = 0;0 t7 b# }5 m; |. k3 R
for (j = 0; j < IN; j++)
i% C' b- {$ L\" v) B sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
\" b. x0 ~8 E/ ]$ m
3 n/ R( Z+ V' N+ M LbOut = Fx(sum);- ^- Q6 D7 \ d: a% O# i
3 B$ u; d5 S' {% D3 p9 n3 S
}
0 B- S/ k, X S0 C v. m
# j- R! b9 J6 J+ P' A! h for (i = 0; i < OUT; i++)3 L+ a+ i0 e4 t* C2 w0 I
{
6 K3 ]2 D k: W. f. p8 h& z* | sum = 0;\" P) ~# V$ a1 x2 q O
for (j = 0; j < NEURON; j++)7 s: [+ \+ v8 `
sum += Wbc[j] * LbOut[j]; O+ H3 A1 t$ }. P! L
' R3 B2 b2 ]+ T. Q! v) z! [ LcOut = Fx(sum);
0 r4 f1 }& V# G* _9 l$ \1 w* H }
( X' U& L5 J: i) P9 N1 c. a}
! V1 I8 u! s4 J% {- q4 M# ]void backUp(int dataIndex)
, n6 c0 F, ]% G2 {\" s- f7 s$ ] Z{
5 |4 Z) c+ {3 Y int i, j;
5 A5 `3 o, m$ `' L double sum = 0;
8 M# `, z# D. s! Y7 w\" g* W //Lc层单元的一般化误差4 [/ W9 C7 f9 S) H) p% ]
for (i = 0; i < OUT; i++)
5 v2 _& K% I& e' x, x' h x Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);/ Q# Q5 ?& q. e8 N% t! Q
] P: M. ~6 {# [ //Lb层单元的一般化误差 v( ]9 r1 U8 X
for (i = 0; i < NEURON; i++) a' i! u7 ~1 t0 Z0 }
{\" c2 B) i$ m# U+ a
sum = 0;
& ~ ^: H! {+ J7 X9 J8 j4 {\" t for (j = 0; j < OUT; j++)$ f1 l2 c ]- @\" ], r- j
{+ x! w: M; J, j
sum += Wbc[j] * Dc[j];: n) j8 W: ], E. |% j6 _
}/ o: F; X6 J+ U' b/ \; _$ l
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
$ t5 f1 P/ D1 w/ G5 E8 C4 | }$ ^* w0 a* |3 G# w. ~1 y
; S7 v. t4 v% A* G double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
; Q7 q6 O! p; B
8 e! k4 x1 s9 ] for (i = 0; i < OUT; i++)
; a% z\" V/ t; `, q5 T1 v9 S for (j = 0; j < NEURON; j++)
; o$ x9 T$ q: _ Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;# }! [! M5 P7 E: ~+ e% r% ^& g
0 }9 m9 N; K/ P$ T0 P/ e1 i' K. ] for (i = 0; i < NEURON; i++)
) I: Q6 R) G2 L2 f\" @ for (j = 0; j < IN; j++)# I. }( e8 t0 R* t- A
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
& r; z' ~& z\" N. ? 4 B+ F( l2 N- [' z- U4 v `\" ^
7 X( _0 Y* G1 Z3 p) Z / U7 n: z% J, D+ e9 P5 |
}
& N: N2 O& d/ @7 M
7 C1 ?* `* `0 f! i2 Wdouble result(double d1, double d2)# z. x, M' |' m: X
{
$ v6 O% L; Y9 m5 f% v' A\" } int i, j;& S7 Q5 O, u ]: P
double sum;
) O$ y4 H) B# `: ^ d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
4 i$ |* j$ a9 r* C d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);( R6 U: e. ~6 b2 `/ Z. ?9 ]
9 m( O6 X+ t) N' [) n! s for (i = 0; i < NEURON; i++)% s/ c# w: F/ ~) h I
{4 k8 @% A0 k6 N: K* r) |
sum = 0;
, f7 S) e7 O1 J- j7 T$ H' m sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;+ Q- B% F5 m- c9 C' @
LbOut= Fx(sum);: L- r- b5 c% f
}8 c& d, c# a2 D0 n, p, s. A. q
2 i\" W! N! g4 d e4 X4 i\" y sum = 0;
- x. s+ `; B- \: N% O% f for (j = 0; j < NEURON; j++)7 M- D\" H0 ~7 c
sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
5 B( Q: n' ]* M( N6 l1 c7 a * m; f1 p+ ^& A: \7 |+ b( w
LcOut[0] = Fx(sum);
3 E* g: F' G/ ~# A6 w\" L( G . X5 ?, _\" [( ]; v& X
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;$ g9 b& ]/ U4 u\" x! a
, ?/ S& L0 U' [* ^6 l- G* Z1 p4 C ! Y* S, u4 |' f6 g; H' y, I# a
}
, C( y& s% L) `3 S' _; cvoid train()) a1 }8 R- Q0 t9 C: [
{
; h2 j J' f6 B9 d! S% e int i, j, no = 0;2 `6 p4 U8 `/ }' J9 H) i6 t$ v0 ]
double e = 0;- D! r1 ]. {0 s$ B& p
do{
; d+ m- T. K9 F2 V4 L e = 0;$ I* I; q. H% C
for (i = 0; i < DATA; i++)6 t2 F$ P! B! _* _
{
$ C; z c+ M K. |9 l getActiveVal(i);
: p* j& E# E. C( P* n3 | backUp(i);
( A: S1 {4 }. a e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
\" K3 g& m4 C+ o }
, b8 g% s2 I6 h4 Q) I0 Q. G) k & R/ Q( L8 X4 O\" u' F) u
cout << no << " " << e << endl;
6 o: |) w1 U# X$ Y) m& j# D no++; A) _ t8 ~( S/ p
} while (no < 1000);/ {* T+ E+ Y0 i9 v' c( o8 B, i# e# ?! P
3 s& m8 s$ d; g1 A% R# s
! N* N9 f: W4 k# x
}
6 a' |$ k$ T, ~! K$ B6 J 6 B* Z9 s! a* Q/ Y$ c4 V, v5 w
void main(int argc, char const *argv[])
0 T' d1 n# f) V. v% W5 g( s{& O1 u0 s3 L6 P' T) Z1 r9 J u a
. C) S1 `3 V* K. R
setSample();+ e1 W* m\" N# P9 i8 J+ X
initNet();7 T* M, Y/ d: o I& i; `6 d6 p\" M; b
train();
' y' T3 j, l/ G( ?# c double a, b;
' G) q) ]0 a# Z( M\" _ y# J while (1)2 j, n9 e$ \$ L3 V) W, @
{, X0 c. B f( ~, M% c2 b3 l$ ?! ^
cout << "print two numbers" << endl;
7 B- ^. R* y* s1 C+ t1 c4 C5 K cin >> a >> b;
$ L& g. p# C2 N D) O1 ~ cout << "result:" << result(a, b) << endl;
4 `7 g, y\" g; L% _6 A: t- f }
8 ~$ D4 ]% D9 O6 L
9 w& p\" Y; G( c, X; }$ K % b( a' l$ @1 x! y8 ~ `: s
}

#include <stdio.h>6 `+ C) a3 T  t7 |1 @ 
#include <time.h> 
! @$ n8 u- s* {& p0 _#include <math.h>& q' G3 u1 N* G6 z8 ~1 [ 
#include <stdlib.h>. L6 W7 Q3 W( \5 j3 {5 {' E 
#include <iostream>2 m9 I& h+ }$ }4 O6 e' X+ h 
using namespace std;: f- }# T0 ^. ^* z# o& \* ~ 
#define DATA  800 
5 d2 B! u6 k( o# q6 ^7 _* T9 u/ w#define IN 23 v: D) K+ ]\" w0 x9 v0 p9 O# i 
#define OUT 17 U% r  R7 f2 A! Y6 i6 `/ p: d 
#define NEURON 45. H: x: ?- N( M5 E2 s4 S# B& U+ n 
#define TRAINC 20000 
. L9 F1 v0 Q+ [! O 
! {+ o  c+ y& Vdouble Fx(double x) 
4 w; l0 u' Z- B9 \5 p. u: M& ~& m( F{ 
( V0 g9 O\" t7 b3 L& v    return 1 / (1 + exp(-1 * x));* \5 s, Z' b. @9 a' V9 } 
} 
) N. c1 v2 }: S: T$ J. L8 h//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
5 T\" o7 l, P' I% p//样本输入& ]8 \5 Y- G$ F& ~. P! g$ G3 J 
double La[DATA][IN]; 
% s1 |$ y\" ~- ~//样本输出 
6 X9 Z! V\" `- b3 {. v9 Fdouble Lc[DATA][OUT]; 
. D, t  l$ [' [& s: c//La->Lb权重 
8 v5 P6 L5 \) b3 z6 ddouble Wab[NEURON][IN]; 
6 u6 T6 y3 r2 c& s! a1 p//Lb->Lc权重 
2 ]& W, P* S6 m. N4 \) Tdouble Wbc[OUT][NEURON];- M' @0 {( L+ e 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...2 O& \0 m2 w( n2 }) v# y6 [( h 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];) ^* u4 r3 C& ?$ V! x7 n! L 
 
7 Y- P4 [5 z9 _+ i//Lb层输出. O- K/ B; g( K2 Q5 _' L9 ? 
double LbOut[NEURON];: M- F( Z$ V- g 
//Lc层输出( V9 h8 n9 z. c8 c' b( ~5 ~6 E/ b- X 
double LcOut[OUT];* w% }5 b; j, M; { 
 
% B8 o! M& t- l8 I//Lc层单元的一般化误差6 _, _9 Q% y. L! o6 _6 E) B 
double Dc[OUT];7 X5 J  k# Y8 n# Y: m 
//Lb层单元的一般化误差; ?/ Q9 I8 V* z. C# Z6 S1 S 
double Db[NEURON];* z5 u/ k# v' y. P; q- M, k' E 
 % |! y- B5 o2 g8 ^, u 
//设置样本数据 
0 `( q+ p/ Y- X+ O1 B: Fvoid setSample()( d4 p3 j0 o2 N3 a5 `6 d5 v 
{ 
. a( R9 c. O5 b* C) m1 l) B    srand((unsigned)time(NULL)); 
* K/ s( v( j$ O4 X    int i, j; 
- z5 H0 u- k' a' s    for (i = 0; i < DATA; i++)4 E% U  ]& X\" p) D\" j1 _0 { 
    {! \$ e3 N! ]$ P% M' \ 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
2 P/ H+ e9 g/ p\" A1 C- |, L6 b8 B        { 
' M1 ^6 w7 |& a  q4 m9 N3 ]            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
0 b' R* F( i! d6 M' K        }% b6 o0 w\" w4 O  `3 t 
 
0 t4 P% N7 c  ~$ ^* R        for (j = 0; j < OUT; j++) 
$ H  R+ s4 D\" ~% `; s            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
+ R. E% w; T( p  T' A    } 
# }4 i1 e8 ?1 ~) {}3 `6 P0 Y2 `! G/ O( k$ r 
//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）/ }' ~( k3 m1 u\" O\" _ 
void initNet(), M* x/ i1 ]. b' o9 H9 Z 
{ 
1 \3 f+ C7 h# v! p4 p4 z    srand((unsigned)time(NULL)); 
) Q) V1 G! }) g. \( K5 ?    //两部分的权值设置随机值【-1,1】7 J. ^, x$ k! g# ^1 M. f5 f 
    int i, j; 
% N1 i) r4 ~  t7 z2 E    for (i = 0; i < NEURON; i++)5 N/ U2 B* `) z* e- \ 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
, O\" p) V/ {, ]        { 
) ~  s- U; S- S: m  t            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;1 X. Z2 H\" x! ~: A 
            Wab[j] /= 20; 
% D( f$ E- {) Q* w$ U        }: ~  V# k2 ~, j1 x, d* \: a 
 9 `: f0 G2 t. P7 ^ 
    for (i = 0; i < OUT; i++)5 J( Y7 k* _9 R/ o' @5 R 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
& r9 n# [: p/ ~7 }' X        {, ^' D! h2 t1 B/ v% T2 q7 y) Q; M 
            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;8 g% U+ `: V* C3 d1 @$ a% C* ?& z 
            Wbc[j] /= 20; 
9 y  q) Y9 }& Y: Y0 }! G        }7 g3 B8 u  O9 {( _4 c$ i 
     7 O7 B# R/ W' B+ |4 _3 z 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化2 W0 G. U2 l: @\" P& k 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
6 U, v7 J: ~% C; M: ?' z' b    {* m7 ?3 b: ?9 {) I 
          
\" Y; r6 B\" i: N: \( y\" q        MinIn = MaxIn = La[0]; 
\" Y- N) r1 v2 @1 f        for (j = 0; j < DATA; j++)) S1 x0 S/ R* b% a+ F 
        { 
  {\" {- f3 h) O9 z            if (MinIn > La[j]) 
( T/ n( t$ L9 A( A( k7 |$ v+ n+ c                MinIn = La[j];9 K' a+ F8 L/ _ 
            if (MaxIn < La[j])9 T( I+ y* s\" u% {, H. n. K0 ^ 
                MaxIn = La[j];8 g) V9 w6 f1 w( o) c 
        } 
\" t1 V8 }+ R0 I% t/ U  p( y     . b2 D. c: w* Q& y' j$ j( n 
         9 N1 w9 p3 K/ `4 }( N/ L# ? 
    }1 V9 J# O% q, Q5 X' {! P* |3 h$ C  U 
 
, B\" c, ?& C8 n: F! r1 |! f    for (i = 0; i < OUT; i++) 
0 N( L* @% {0 Q7 [: X% Z    {/ @* j# a$ R+ i 
          
1 m, z  U' J1 R3 w2 z2 ]        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
. i8 h$ H3 |! m  H\" f* Q        for (j = 0; j < DATA; j++) 
6 X' U3 E. s! j8 G/ K        {& R4 k* E9 S- F( ~2 \- z 
            if (MinOut > Lc[j]) 
0 V! {7 \- t\" C' m+ n/ p+ y                MinOut = Lc[j]; 
% @2 j\" z9 e7 I  K0 F! C9 W9 h            if (MaxOut < Lc[j]) 
; j7 ]. E: q' X  ~4 X7 _                MaxOut = Lc[j];- y\" u$ ]6 ?: }$ p4 B- Z 
        } 
6 E3 Z% @; ~  Y 
  a# q- j! E( N; M( e( A7 K, V    } 
, ]) J/ S8 y& t& u: d, D. K/ r ! c/ o6 L, S/ j6 _ 
    //归一化: T4 [3 b1 _2 v; \ 
    for (i = 0; i < IN; i++)\" u6 j5 b/ l/ O- q; x% F 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
! t: s( b  m  w            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);; A+ ]) y8 W) @0 z% P 
               x7 M1 l& Z) }0 ^* o: p 
 
. b1 \+ {0 \9 _    for (i = 0; i < OUT; i++)' \% S1 H0 x3 @4 P 
        for (j = 0; j < DATA; j++)9 ~; Q. U4 [, `% [ 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);6 p2 a0 m/ w( T8 c1 _5 } 
           G$ V# s7 G% V. W 
             
( R' x& @* y) ^* m. b 
) b5 l' K* S/ Z' H1 d* [  O, S} 
+ Y7 d' s+ c& a. `1 H' C! V* j! pvoid getActiveVal(int dataIndex)5 |4 J9 E$ n9 l+ e 
{ 
. S( ^# n1 |6 W3 u+ {0 B    int i, j; 
- e, {8 |  J7 C$ j9 L\" g3 V: U    double sum;  f& ~8 ~( w' L5 P' s$ J$ p5 E! r 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
0 P2 B: R. b2 W' t    { 
. _! a3 R; o( Y- D' |7 U* ~+ o        sum = 0;0 t7 b# }5 m; |. k3 R 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
  i% C' b- {$ L\" v) B            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
\" b. x0 ~8 E/ ]$ m          
3 n/ R( Z+ V' N+ M        LbOut = Fx(sum);- ^- Q6 D7 \  d: a% O# i 
 3 B$ u; d5 S' {% D3 p9 n3 S 
    } 
0 B- S/ k, X  S0 C  v. m 
# j- R! b9 J6 J+ P' A! h    for (i = 0; i < OUT; i++)3 L+ a+ i0 e4 t* C2 w0 I 
    { 
6 K3 ]2 D  k: W. f. p8 h& z* |        sum = 0;\" P) ~# V$ a1 x2 q  O 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)7 s: [+ \+ v8 ` 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];  O+ H3 A1 t$ }. P! L 
          
' R3 B2 b2 ]+ T. Q! v) z! [        LcOut = Fx(sum); 
0 r4 f1 }& V# G* _9 l$ \1 w* H    } 
( X' U& L5 J: i) P9 N1 c. a} 
! V1 I8 u! s4 J% {- q4 M# ]void backUp(int dataIndex) 
, n6 c0 F, ]% G2 {\" s- f7 s$ ]  Z{ 
5 |4 Z) c+ {3 Y    int i, j; 
5 A5 `3 o, m$ `' L    double sum = 0; 
8 M# `, z# D. s! Y7 w\" g* W    //Lc层单元的一般化误差4 [/ W9 C7 f9 S) H) p% ] 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 v2 _& K% I& e' x, x' h  x        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);/ Q# Q5 ?& q. e8 N% t! Q 
 
  ]  P: M. ~6 {# [    //Lb层单元的一般化误差  v( ]9 r1 U8 X 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)  a' i! u7 ~1 t0 Z0 } 
    {\" c2 B) i$ m# U+ a 
        sum = 0; 
& ~  ^: H! {+ J7 X9 J8 j4 {\" t        for (j = 0; j < OUT; j++)$ f1 l2 c  ]- @\" ], r- j 
        {+ x! w: M; J, j 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];: n) j8 W: ], E. |% j6 _ 
        }/ o: F; X6 J+ U' b/ \; _$ l 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
$ t5 f1 P/ D1 w/ G5 E8 C4 |    }$ ^* w0 a* |3 G# w. ~1 y 
 
; S7 v. t4 v% A* G    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
; Q7 q6 O! p; B 
8 e! k4 x1 s9 ]    for (i = 0; i < OUT; i++) 
; a% z\" V/ t; `, q5 T1 v9 S        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
; o$ x9 T$ q: _            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;# }! [! M5 P7 E: ~+ e% r% ^& g 
 
0 }9 m9 N; K/ P$ T0 P/ e1 i' K. ]    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
) I: Q6 R) G2 L2 f\" @        for (j = 0; j < IN; j++)# I. }( e8 t0 R* t- A 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
& r; z' ~& z\" N. ? 4 B+ F( l2 N- [' z- U4 v  `\" ^ 
      
7 X( _0 Y* G1 Z3 p) Z     / U7 n: z% J, D+ e9 P5 | 
} 
& N: N2 O& d/ @7 M 
7 C1 ?* `* `0 f! i2 Wdouble result(double d1, double d2)# z. x, M' |' m: X 
{ 
$ v6 O% L; Y9 m5 f% v' A\" }    int i, j;& S7 Q5 O, u  ]: P 
    double sum; 
) O$ y4 H) B# `: ^    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
4 i$ |* j$ a9 r* C    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);( R6 U: e. ~6 b2 `/ Z. ?9 ] 
 
9 m( O6 X+ t) N' [) n! s    for (i = 0; i < NEURON; i++)% s/ c# w: F/ ~) h  I 
    {4 k8 @% A0 k6 N: K* r) | 
        sum = 0;          
, f7 S) e7 O1 J- j7 T$ H' m        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;+ Q- B% F5 m- c9 C' @ 
        LbOut= Fx(sum);: L- r- b5 c% f 
    }8 c& d, c# a2 D0 n, p, s. A. q 
 
2 i\" W! N! g4 d  e4 X4 i\" y    sum = 0; 
- x. s+ `; B- \: N% O% f    for (j = 0; j < NEURON; j++)7 M- D\" H0 ~7 c 
        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
5 B( Q: n' ]* M( N6 l1 c7 a     * m; f1 p+ ^& A: \7 |+ b( w 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
3 E* g: F' G/ ~# A6 w\" L( G     . X5 ?, _\" [( ]; v& X 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;$ g9 b& ]/ U4 u\" x! a 
 
, ?/ S& L0 U' [* ^6 l- G* Z1 p4 C ! Y* S, u4 |' f6 g; H' y, I# a 
} 
, C( y& s% L) `3 S' _; cvoid train()) a1 }8 R- Q0 t9 C: [ 
{ 
; h2 j  J' f6 B9 d! S% e    int i, j, no = 0;2 `6 p4 U8 `/ }' J9 H) i6 t$ v0 ] 
    double e = 0;- D! r1 ]. {0 s$ B& p 
    do{ 
; d+ m- T. K9 F2 V4 L        e = 0;$ I* I; q. H% C 
        for (i = 0; i < DATA; i++)6 t2 F$ P! B! _* _ 
        { 
$ C; z  c+ M  K. |9 l            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
: p* j& E# E. C( P* n3 |            backUp(i); 
( A: S1 {4 }. a            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
\" K3 g& m4 C+ o        } 
, b8 g% s2 I6 h4 Q) I0 Q. G) k         & R/ Q( L8 X4 O\" u' F) u 
        cout << no << " " << e << endl; 
6 o: |) w1 U# X$ Y) m& j# D        no++;  A) _  t8 ~( S/ p 
    } while (no < 1000);/ {* T+ E+ Y0 i9 v' c( o8 B, i# e# ?! P 
 3 s& m8 s$ d; g1 A% R# s 
 ! N* N9 f: W4 k# x 
} 
6 a' |$ k$ T, ~! K$ B6 J 6 B* Z9 s! a* Q/ Y$ c4 V, v5 w 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
0 T' d1 n# f) V. v% W5 g( s{& O1 u0 s3 L6 P' T) Z1 r9 J  u  a 
     . C) S1 `3 V* K. R 
    setSample();+ e1 W* m\" N# P9 i8 J+ X 
    initNet();7 T* M, Y/ d: o  I& i; `6 d6 p\" M; b 
    train(); 
' y' T3 j, l/ G( ?# c    double a, b; 
' G) q) ]0 a# Z( M\" _  y# J    while (1)2 j, n9 e$ \$ L3 V) W, @ 
    {, X0 c. B  f( ~, M% c2 b3 l$ ?! ^ 
        cout << "print two numbers" << endl; 
7 B- ^. R* y* s1 C+ t1 c4 C5 K        cin >> a >> b; 
$ L& g. p# C2 N  D) O1 ~        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
4 `7 g, y\" g; L% _6 A: t- f    } 
8 ~$ D4 ]% D9 O6 L      
9 w& p\" Y; G( c, X; }$ K     % b( a' l$ @1 x! y8 ~  `: s 
}

# |- u+ q7 \ E# t' a7 Z
% T( d! R& I5 q8 H5 a

zan