[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>2 y% @# B i$ u p& d0 i
#include <time.h>
, S! P2 O. d' s) E: J9 [# B#include <math.h>
1 t# u' M; `8 P( d; [8 W#include <stdlib.h>! H9 B1 W1 `- ]0 n! k
#include <iostream>: P& x! Q! Y7 n: _
using namespace std;
! S H$ Z$ h* @3 b7 I% Z# Z#define DATA 800
& ?4 G\" ]$ n: G\" C2 F, G#define IN 22 P( Z0 i4 N9 t/ J$ a# Q
#define OUT 1
( S S8 z% B! k7 l#define NEURON 45& i, g6 W0 i& h# [- G
#define TRAINC 200003 `6 {7 `: e5 O g
0 A! j$ z7 S; Y! ?6 c, D
double Fx(double x)- R6 _9 b1 V: p
{
+ q1 j' G, o! S3 o return 1 / (1 + exp(-1 * x));6 m6 x1 e! B. J9 i% b
}
' B/ ~, ~( j& d5 f) h//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层' A3 d( y# b\" z
//样本输入) y9 y8 I: _. J! E: K
double La[DATA][IN];0 v0 n\" M0 a6 o2 g
//样本输出
% r- u0 `. \; ^: adouble Lc[DATA][OUT];
: m\" L# O5 [( J+ ?+ z- V Z5 s//La->Lb权重
8 T/ g- g4 R\" b, t6 x6 _ y8 ~double Wab[NEURON][IN];
# m- J1 M3 M% d! ] q8 [5 |//Lb->Lc权重- a9 b' W/ H% V5 u; K$ ^0 u# p
double Wbc[OUT][NEURON];/ _- K# ] @# k( }0 I
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
0 j. d: s+ x! }6 C* E! ndouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
$ T2 Y: _8 q$ g9 W5 F' }
6 f: S5 q. V3 c2 f! n//Lb层输出
/ o. q x% R4 K' h/ ?) N# [4 o4 }\" Idouble LbOut[NEURON];
) v4 g' L( l0 g- M. p1 A//Lc层输出
1 `9 c3 z5 i' I; v: X/ mdouble LcOut[OUT];
- {' Y) f' N& b4 f) a+ C
3 u9 k& |' q* w) L; a$ W//Lc层单元的一般化误差
( r! j7 {) q% W) n& ldouble Dc[OUT];1 V' y2 g% V; y( x
//Lb层单元的一般化误差) T0 H' z; {3 L: w
double Db[NEURON];1 {) \* t8 d, @) I/ c; P6 K
1 r6 A3 Y9 v% X( [8 K\" _
//设置样本数据
) m+ h9 W1 O, [void setSample()+ `. o; b& S4 P6 \\" J, v( o
{5 S( `2 |: v1 H- a$ ]+ X
srand((unsigned)time(NULL));7 ]2 J: i% U7 g- \2 R S
int i, j;+ W$ i\" p2 k2 k: S
for (i = 0; i < DATA; i++)
: e- c' x9 ?6 }\" `# O\" ~+ ]- M {
( I, i2 _2 z, ^3 y8 A for (j = 0; j < IN; j++)
3 B, X- q) v9 B4 a D {
6 Q+ q- i) o4 z6 A! d% z$ ^* j La[j] = rand() % 1000 / 10.0;# k: `9 P# w0 R
}: x A4 v0 n8 X
# `' [) o7 E- r+ K$ R4 o
for (j = 0; j < OUT; j++)# K, d. @) v L/ u9 E2 _
Lc[j] = La[0] + La[1];
$ E+ S6 V4 `1 Y9 m6 B7 K( M9 W }
u% f\" i9 m6 `% @5 j+ x}
7 J1 k' O' G+ R0 v- O//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）
; b7 y6 O$ N: v7 d: W# t1 e2 E& bvoid initNet()\" [3 n9 t* c& Q0 i. g' K, s
{' l7 d$ L2 i# i, u6 a, @
srand((unsigned)time(NULL));& w. C, G: K) x
//两部分的权值设置随机值【-1,1】
! B+ c# U; j7 W6 @ int i, j;
1 q% @\" F- o/ Y; W* _ for (i = 0; i < NEURON; i++)9 O: m9 M' B1 p0 o
for (j = 0; j < IN; j++)3 w) d& x: ]' `/ h6 N
{2 Q: o/ f4 q$ t* `( }: ?
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
0 J, U/ [+ {' Y( | Wab[j] /= 20;- N3 c8 Y& |2 `7 a( J
}
+ t6 i\" V: e7 ?: ~/ j 4 t- B' H\" X7 M$ r0 ]3 Z: k+ c
for (i = 0; i < OUT; i++), \9 t4 X( b, b6 G2 O$ L
for (j = 0; j < NEURON; j++)$ I. v4 o+ f) P2 j S8 a5 q
{
0 Q! N; d7 ~- Z Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;% y: |8 B) @# I) f
Wbc[j] /= 20;# ~+ A1 F2 M( f' T
}$ U; Y7 e9 @% w- J0 q
6 l; x& C3 u; J1 v4 ]% {( c) K: z
//找出每个向量最小最大值，并进行归一化( x0 ]6 g3 u/ D4 W
for (i = 0; i < IN; i++)% O% h) Q3 \& z, h K \
{
3 ?6 j/ C8 T9 C\" x$ O$ U ) \7 N% `4 g7 @# b
MinIn = MaxIn = La[0];/ u: k2 k/ v3 ]) d1 R- t7 v+ d
for (j = 0; j < DATA; j++)
1 K' ^& P( |/ g1 H. x* w% N {% A# [- A0 S l+ }; M1 D* T
if (MinIn > La[j])8 C0 [. ^, U/ y! \: p
MinIn = La[j];+ ]& O( l( Y! q\" D4 g8 K5 D
if (MaxIn < La[j])/ |# B1 r\" V4 p$ E9 T v/ H
MaxIn = La[j];6 D3 j\" Z6 Q/ Z, n' M
}& j7 L0 L4 e7 F0 @
! h, K8 N t3 O- ~# |\" N\" x6 k
/ h2 X6 V# Q0 z* v3 J
} R! p8 T# m' G) ?$ h8 C. L
; M5 ?, p% F0 ?8 h5 r/ N# [. N for (i = 0; i < OUT; i++)
6 N# C\" @* @+ w7 t! ^7 L, g {
1 o. E' m8 a+ H4 |5 E1 J # p8 t' v8 q; N% q
MinOut = MaxOut = Lc[0];! u, v\" l5 i3 D* x
for (j = 0; j < DATA; j++)1 I5 |' x! |# i% a& F( s( B' W
{' X: M( s& y- j8 @; \# m$ s( s
if (MinOut > Lc[j])\" t2 Z\" z b, N! S
MinOut = Lc[j];! Q; x8 I3 b; x8 Z& d
if (MaxOut < Lc[j])
0 q9 | w6 |5 _1 J/ t* P- ~/ } MaxOut = Lc[j];
i; Z( ]\" N, L5 Y1 C }
% @9 I3 L9 ^* ^/ j \" E% h3 d, k/ t
}1 p) J* d/ T/ ]
. S9 }' X\" B0 o* z6 u\" O //归一化
2 x- w5 V' n! i: v9 V9 J9 ~* G6 V for (i = 0; i < IN; i++)# y% V) k- U' v5 B' t3 R6 ~
for (j = 0; j < DATA; j++)
- Z Z: T9 L! e5 T3 L1 I5 e0 s5 c La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);' m3 I5 L\" |$ \# h/ e. C4 n* _6 ~
?( T9 ^* d9 m2 j5 R$ R+ P R4 q
/ @; p- c\" A/ G( N\" o* G for (i = 0; i < OUT; i++)* M7 [\" _3 K9 h) L! c* x) N
for (j = 0; j < DATA; j++)
4 ^' c6 b6 c) a Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
5 T- X5 P6 |+ N# V; b/ X; x/ f 0 B/ L\" n5 b- z3 O+ |; t8 J B
+ Q! x' c+ h( r\" R0 F
% B% f4 _4 ~8 c- b- c
}
8 [/ N6 y\" u7 V0 p. c9 Q! @/ Bvoid getActiveVal(int dataIndex)
8 N _- o5 X+ i) x) u( T% w4 s0 N{
% Z6 g% f\" A, E' Y2 L$ N! I int i, j;% w% i7 Q; ~: @
double sum;6 h2 Q1 A3 Z! e+ F
for (i = 0; i < NEURON; i++)! v6 I& ], f3 z* j) W% D, Z1 W
{# k\" m n( K1 f) m
sum = 0;
* M F: [- H\" u1 [* W for (j = 0; j < IN; j++)' |( A1 f( `+ m* I) V& z5 S# y. e8 h
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
& [) U: `$ F1 ^8 u- u
2 B% g# \# j1 X1 ] LbOut = Fx(sum);
5 ]\" B- p; d& ?) Y6 `
1 k# z$ _5 G/ t: | }( F, v% }3 d5 q
6 i' t- U$ N# U
for (i = 0; i < OUT; i++)- m# ^\" @. E! K% e
{. t8 a& m1 g2 {
sum = 0;
2 L) i5 }0 }; _0 B& H1 L: o for (j = 0; j < NEURON; j++)$ {6 d9 m; L& f2 o! u! g. m\" i4 {
sum += Wbc[j] * LbOut[j]; z6 ?6 s: T U& K9 s5 _* Z
1 p( F; ^' s5 ^; x) g LcOut = Fx(sum);. S7 V v- z, M1 y* }
}! G) W8 @; C2 `- U0 k
}/ u5 `: w; m) c. `7 L
void backUp(int dataIndex)1 [7 Q; D4 P }+ C
{! }) A# C4 y% u$ f& L, p1 q$ y
int i, j;
, ]% p1 b. M; D\" l# x8 n double sum = 0;5 _5 X) g\" `. E7 {
//Lc层单元的一般化误差
2 o9 H, L/ D( ^% t o! h0 N for (i = 0; i < OUT; i++)! J+ Q) v% G$ l2 `. Z% a
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
' P* b4 f9 n' N ( J/ N$ I) L! g/ X$ c
//Lb层单元的一般化误差& I6 j6 _( i+ z- w+ r4 }& B
for (i = 0; i < NEURON; i++)# f1 G# h4 T3 _6 y) b
{
4 u+ o, N# Z2 {! f sum = 0;5 }8 H8 T/ L( P
for (j = 0; j < OUT; j++)9 S, I' Q* d2 W) h; ~
{
( w$ L0 d, I, N- g& ? sum += Wbc[j] * Dc[j];
0 ?; k) a+ n6 p' K }8 Z0 y- q2 J2 {5 z$ v) K u\" e
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
; L+ J, H6 o5 G0 b+ O* N }
0 l& `/ D0 y# \ ( }\" O; U: U: ?# \
double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
' Q5 z: i O# c4 i0 H
' w$ ^2 {8 c( d1 t for (i = 0; i < OUT; i++); B9 A7 X. r. w\" [% I; P
for (j = 0; j < NEURON; j++)$ r1 O& W0 W/ ^\" ]8 l& f
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
% i# i, i) X6 J: e7 \4 ?2 C
4 l( q' i a7 ]8 z1 u# ^; Q, `% C for (i = 0; i < NEURON; i++)
* e* k$ C8 k. y% [4 \* D7 } for (j = 0; j < IN; j++)
p M% L5 v3 n/ s, G- W1 @: y* c Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
3 M1 u$ s: L' c/ O0 z \" B' a6 h' |, S/ L) m1 G
s\" @5 y6 z# K' l$ O P( \' M 1 b0 b9 n4 e. b
}; c) ^ q7 b, ~2 b/ {; E
& k% Q; V; O) P4 g3 ?1 U9 n# H
double result(double d1, double d2)/ Y9 q! i: p! a- T5 n6 w
{, ^1 V* M% X% @3 |0 c5 K, U- C6 X/ K& f
int i, j;
: k0 ~3 j# y' C5 ^6 [8 o double sum;1 [. v) o9 _) b7 R. o
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;
: S9 T! w. O' L: y) d& M d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
) G) ?( L- ]8 ~0 D! D
3 D4 |1 K0 Y, P0 q, G- c- e for (i = 0; i < NEURON; i++)) G Y0 g4 ~- f5 ~ u7 F\" ]$ z) s
{
& n, z$ I! B( f( t: U$ z1 } sum = 0;
) c! h' P+ ]2 y4 W sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;% |+ k4 W& M, V' p) p' k
LbOut= Fx(sum);# O+ I- v; q1 l3 Y; r! K; U
}
/ j+ d3 y* b\" `( ~, [
4 C5 p2 K! a\" X9 C& V( t\" D+ z7 H sum = 0;
3 z4 Q* A! \/ K' v5 f. ~ for (j = 0; j < NEURON; j++)
5 n\" y2 k5 N( l( P sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
: o\" |$ Z9 a\" E+ d% Z& `1 T * a2 V; w0 I$ g
LcOut[0] = Fx(sum);, m3 ?) x7 v2 f1 ?$ D1 {, L) x
2 Y0 e5 e: y9 W/ ^1 K return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
; `6 m5 v4 v0 B0 g* U( P* Z5 a
' u9 z: U, J! j: H( `8 {
% n, o& S& U0 d( O9 D}5 S- t2 z. p G8 H& r- T* ?\" C8 X
void train()$ Y7 H+ u* i! N% K
{
2 C Y- P* N; ?$ T. J int i, j, no = 0;) ^* \2 H. g9 c: l3 c+ p ]
double e = 0;
2 d) B. e- c% a. H6 o0 X) i% p0 S do{5 G0 G: _! C; {\" h6 Z( V3 g' d; m
e = 0;
6 k+ R% X$ G, w for (i = 0; i < DATA; i++)
+ ?8 n, H, ]0 v# n: {( d; B {- _# g' h1 Z6 l/ ]7 F. J
getActiveVal(i); % I0 R7 ~3 i) G O+ Q
backUp(i);\" ?1 H7 {$ ]- X* W\" i u
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
9 D: @9 x, ~& { }
3 S4 E2 ~. g8 T8 N% R
9 `' o( O( \9 o/ g cout << no << " " << e << endl;
' r\" Y+ Z. ?, \+ \, m/ c5 V6 R no++;$ j- @: K# t\" g/ b9 q! o7 T
} while (no < 1000);
5 y' Z1 r+ j; K; X. \8 G / h) p/ ^& N; |\" ^; y
- Q5 W! Q5 a8 g. m* Y6 ~5 t}$ U: b: Z8 Q$ _1 U
7 {% }4 Y. c3 V6 e4 r1 z\" d; Qvoid main(int argc, char const *argv[])! i0 {3 e: I0 ]/ v& h
{
# e0 B! X9 `- M5 p% V * N/ E+ J3 _+ o$ a$ b: ~
setSample();\" W d2 o _8 \' r! X7 d5 T
initNet();3 g. r' r& s$ {9 b# b$ b
train();
) C: G) v% s\" ]2 w# I7 b4 W4 F% x double a, b;1 w* t# R' f. x1 i0 X9 c z\" \
while (1)
1 @+ {; ~: N0 b {
M! m8 D* ~# V Q cout << "print two numbers" << endl;: u& h4 T) M) d& m' O+ o
cin >> a >> b;4 ^5 K6 q. A% i9 h k
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
, F6 W7 j: S9 |$ F8 ^8 X }
; g' _) C\" h9 j% F- |1 c
7 y. V/ E' B9 v5 c3 x + T3 S. Q\" G7 `. o: u
}

#include <stdio.h>2 y% @# B  i$ u  p& d0 i 
#include <time.h> 
, S! P2 O. d' s) E: J9 [# B#include <math.h> 
1 t# u' M; `8 P( d; [8 W#include <stdlib.h>! H9 B1 W1 `- ]0 n! k 
#include <iostream>: P& x! Q! Y7 n: _ 
using namespace std; 
! S  H$ Z$ h* @3 b7 I% Z# Z#define DATA  800 
& ?4 G\" ]$ n: G\" C2 F, G#define IN 22 P( Z0 i4 N9 t/ J$ a# Q 
#define OUT 1 
( S  S8 z% B! k7 l#define NEURON 45& i, g6 W0 i& h# [- G 
#define TRAINC 200003 `6 {7 `: e5 O  g 
 0 A! j$ z7 S; Y! ?6 c, D 
double Fx(double x)- R6 _9 b1 V: p 
{ 
+ q1 j' G, o! S3 o    return 1 / (1 + exp(-1 * x));6 m6 x1 e! B. J9 i% b 
} 
' B/ ~, ~( j& d5 f) h//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层' A3 d( y# b\" z 
//样本输入) y9 y8 I: _. J! E: K 
double La[DATA][IN];0 v0 n\" M0 a6 o2 g 
//样本输出 
% r- u0 `. \; ^: adouble Lc[DATA][OUT]; 
: m\" L# O5 [( J+ ?+ z- V  Z5 s//La->Lb权重 
8 T/ g- g4 R\" b, t6 x6 _  y8 ~double Wab[NEURON][IN]; 
# m- J1 M3 M% d! ]  q8 [5 |//Lb->Lc权重- a9 b' W/ H% V5 u; K$ ^0 u# p 
double Wbc[OUT][NEURON];/ _- K# ]  @# k( }0 I 
//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
0 j. d: s+ x! }6 C* E! ndouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
$ T2 Y: _8 q$ g9 W5 F' } 
6 f: S5 q. V3 c2 f! n//Lb层输出 
/ o. q  x% R4 K' h/ ?) N# [4 o4 }\" Idouble LbOut[NEURON]; 
) v4 g' L( l0 g- M. p1 A//Lc层输出 
1 `9 c3 z5 i' I; v: X/ mdouble LcOut[OUT]; 
- {' Y) f' N& b4 f) a+ C 
3 u9 k& |' q* w) L; a$ W//Lc层单元的一般化误差 
( r! j7 {) q% W) n& ldouble Dc[OUT];1 V' y2 g% V; y( x 
//Lb层单元的一般化误差) T0 H' z; {3 L: w 
double Db[NEURON];1 {) \* t8 d, @) I/ c; P6 K 
 1 r6 A3 Y9 v% X( [8 K\" _ 
//设置样本数据 
) m+ h9 W1 O, [void setSample()+ `. o; b& S4 P6 \\" J, v( o 
{5 S( `2 |: v1 H- a$ ]+ X 
    srand((unsigned)time(NULL));7 ]2 J: i% U7 g- \2 R  S 
    int i, j;+ W$ i\" p2 k2 k: S 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
: e- c' x9 ?6 }\" `# O\" ~+ ]- M    { 
( I, i2 _2 z, ^3 y8 A        for (j = 0; j < IN; j++) 
3 B, X- q) v9 B4 a  D        { 
6 Q+ q- i) o4 z6 A! d% z$ ^* j            La[j] = rand() % 1000 / 10.0;# k: `9 P# w0 R 
        }: x  A4 v0 n8 X 
 # `' [) o7 E- r+ K$ R4 o 
        for (j = 0; j < OUT; j++)# K, d. @) v  L/ u9 E2 _ 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
$ E+ S6 V4 `1 Y9 m6 B7 K( M9 W    } 
  u% f\" i9 m6 `% @5 j+ x} 
7 J1 k' O' G+ R0 v- O//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点） 
; b7 y6 O$ N: v7 d: W# t1 e2 E& bvoid initNet()\" [3 n9 t* c& Q0 i. g' K, s 
{' l7 d$ L2 i# i, u6 a, @ 
    srand((unsigned)time(NULL));& w. C, G: K) x 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
! B+ c# U; j7 W6 @    int i, j; 
1 q% @\" F- o/ Y; W* _    for (i = 0; i < NEURON; i++)9 O: m9 M' B1 p0 o 
        for (j = 0; j < IN; j++)3 w) d& x: ]' `/ h6 N 
        {2 Q: o/ f4 q$ t* `( }: ? 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
0 J, U/ [+ {' Y( |            Wab[j] /= 20;- N3 c8 Y& |2 `7 a( J 
        } 
+ t6 i\" V: e7 ?: ~/ j 4 t- B' H\" X7 M$ r0 ]3 Z: k+ c 
    for (i = 0; i < OUT; i++), \9 t4 X( b, b6 G2 O$ L 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)$ I. v4 o+ f) P2 j  S8 a5 q 
        { 
0 Q! N; d7 ~- Z            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;% y: |8 B) @# I) f 
            Wbc[j] /= 20;# ~+ A1 F2 M( f' T 
        }$ U; Y7 e9 @% w- J0 q 
     6 l; x& C3 u; J1 v4 ]% {( c) K: z 
    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化( x0 ]6 g3 u/ D4 W 
    for (i = 0; i < IN; i++)% O% h) Q3 \& z, h  K  \ 
    { 
3 ?6 j/ C8 T9 C\" x$ O$ U         ) \7 N% `4 g7 @# b 
        MinIn = MaxIn = La[0];/ u: k2 k/ v3 ]) d1 R- t7 v+ d 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
1 K' ^& P( |/ g1 H. x* w% N        {% A# [- A0 S  l+ }; M1 D* T 
            if (MinIn > La[j])8 C0 [. ^, U/ y! \: p 
                MinIn = La[j];+ ]& O( l( Y! q\" D4 g8 K5 D 
            if (MaxIn < La[j])/ |# B1 r\" V4 p$ E9 T  v/ H 
                MaxIn = La[j];6 D3 j\" Z6 Q/ Z, n' M 
        }& j7 L0 L4 e7 F0 @ 
     ! h, K8 N  t3 O- ~# |\" N\" x6 k 
         / h2 X6 V# Q0 z* v3 J 
    }  R! p8 T# m' G) ?$ h8 C. L 
 
; M5 ?, p% F0 ?8 h5 r/ N# [. N    for (i = 0; i < OUT; i++) 
6 N# C\" @* @+ w7 t! ^7 L, g    { 
1 o. E' m8 a+ H4 |5 E1 J         # p8 t' v8 q; N% q 
        MinOut = MaxOut = Lc[0];! u, v\" l5 i3 D* x 
        for (j = 0; j < DATA; j++)1 I5 |' x! |# i% a& F( s( B' W 
        {' X: M( s& y- j8 @; \# m$ s( s 
            if (MinOut > Lc[j])\" t2 Z\" z  b, N! S 
                MinOut = Lc[j];! Q; x8 I3 b; x8 Z& d 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
0 q9 |  w6 |5 _1 J/ t* P- ~/ }                MaxOut = Lc[j]; 
  i; Z( ]\" N, L5 Y1 C        } 
% @9 I3 L9 ^* ^/ j \" E% h3 d, k/ t 
    }1 p) J* d/ T/ ] 
 
. S9 }' X\" B0 o* z6 u\" O    //归一化 
2 x- w5 V' n! i: v9 V9 J9 ~* G6 V    for (i = 0; i < IN; i++)# y% V) k- U' v5 B' t3 R6 ~ 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
- Z  Z: T9 L! e5 T3 L1 I5 e0 s5 c            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);' m3 I5 L\" |$ \# h/ e. C4 n* _6 ~ 
               ?( T9 ^* d9 m2 j5 R$ R+ P  R4 q 
 
/ @; p- c\" A/ G( N\" o* G    for (i = 0; i < OUT; i++)* M7 [\" _3 K9 h) L! c* x) N 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
4 ^' c6 b6 c) a            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
5 T- X5 P6 |+ N# V; b/ X; x/ f         0 B/ L\" n5 b- z3 O+ |; t8 J  B 
             + Q! x' c+ h( r\" R0 F 
 % B% f4 _4 ~8 c- b- c 
} 
8 [/ N6 y\" u7 V0 p. c9 Q! @/ Bvoid getActiveVal(int dataIndex) 
8 N  _- o5 X+ i) x) u( T% w4 s0 N{ 
% Z6 g% f\" A, E' Y2 L$ N! I    int i, j;% w% i7 Q; ~: @ 
    double sum;6 h2 Q1 A3 Z! e+ F 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)! v6 I& ], f3 z* j) W% D, Z1 W 
    {# k\" m  n( K1 f) m 
        sum = 0; 
* M  F: [- H\" u1 [* W        for (j = 0; j < IN; j++)' |( A1 f( `+ m* I) V& z5 S# y. e8 h 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
& [) U: `$ F1 ^8 u- u          
2 B% g# \# j1 X1 ]        LbOut = Fx(sum); 
5 ]\" B- p; d& ?) Y6 ` 
1 k# z$ _5 G/ t: |    }( F, v% }3 d5 q 
 6 i' t- U$ N# U 
    for (i = 0; i < OUT; i++)- m# ^\" @. E! K% e 
    {. t8 a& m1 g2 { 
        sum = 0; 
2 L) i5 }0 }; _0 B& H1 L: o        for (j = 0; j < NEURON; j++)$ {6 d9 m; L& f2 o! u! g. m\" i4 { 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];  z6 ?6 s: T  U& K9 s5 _* Z 
          
1 p( F; ^' s5 ^; x) g        LcOut = Fx(sum);. S7 V  v- z, M1 y* } 
    }! G) W8 @; C2 `- U0 k 
}/ u5 `: w; m) c. `7 L 
void backUp(int dataIndex)1 [7 Q; D4 P  }+ C 
{! }) A# C4 y% u$ f& L, p1 q$ y 
    int i, j; 
, ]% p1 b. M; D\" l# x8 n    double sum = 0;5 _5 X) g\" `. E7 { 
    //Lc层单元的一般化误差 
2 o9 H, L/ D( ^% t  o! h0 N    for (i = 0; i < OUT; i++)! J+ Q) v% G$ l2 `. Z% a 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
' P* b4 f9 n' N ( J/ N$ I) L! g/ X$ c 
    //Lb层单元的一般化误差& I6 j6 _( i+ z- w+ r4 }& B 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)# f1 G# h4 T3 _6 y) b 
    { 
4 u+ o, N# Z2 {! f        sum = 0;5 }8 H8 T/ L( P 
        for (j = 0; j < OUT; j++)9 S, I' Q* d2 W) h; ~ 
        { 
( w$ L0 d, I, N- g& ?            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
0 ?; k) a+ n6 p' K        }8 Z0 y- q2 J2 {5 z$ v) K  u\" e 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
; L+ J, H6 o5 G0 b+ O* N    } 
0 l& `/ D0 y# \ ( }\" O; U: U: ?# \ 
    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
' Q5 z: i  O# c4 i0 H 
' w$ ^2 {8 c( d1 t    for (i = 0; i < OUT; i++); B9 A7 X. r. w\" [% I; P 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)$ r1 O& W0 W/ ^\" ]8 l& f 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
% i# i, i) X6 J: e7 \4 ?2 C 
4 l( q' i  a7 ]8 z1 u# ^; Q, `% C    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
* e* k$ C8 k. y% [4 \* D7 }        for (j = 0; j < IN; j++) 
  p  M% L5 v3 n/ s, G- W1 @: y* c            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
3 M1 u$ s: L' c/ O0 z \" B' a6 h' |, S/ L) m1 G 
      
  s\" @5 y6 z# K' l$ O  P( \' M     1 b0 b9 n4 e. b 
}; c) ^  q7 b, ~2 b/ {; E 
 & k% Q; V; O) P4 g3 ?1 U9 n# H 
double result(double d1, double d2)/ Y9 q! i: p! a- T5 n6 w 
{, ^1 V* M% X% @3 |0 c5 K, U- C6 X/ K& f 
    int i, j; 
: k0 ~3 j# y' C5 ^6 [8 o    double sum;1 [. v) o9 _) b7 R. o 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; 
: S9 T! w. O' L: y) d& M    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
) G) ?( L- ]8 ~0 D! D 
3 D4 |1 K0 Y, P0 q, G- c- e    for (i = 0; i < NEURON; i++)) G  Y0 g4 ~- f5 ~  u7 F\" ]$ z) s 
    { 
& n, z$ I! B( f( t: U$ z1 }        sum = 0;          
) c! h' P+ ]2 y4 W        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;% |+ k4 W& M, V' p) p' k 
        LbOut= Fx(sum);# O+ I- v; q1 l3 Y; r! K; U 
    } 
/ j+ d3 y* b\" `( ~, [ 
4 C5 p2 K! a\" X9 C& V( t\" D+ z7 H    sum = 0; 
3 z4 Q* A! \/ K' v5 f. ~    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
5 n\" y2 k5 N( l( P        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
: o\" |$ Z9 a\" E+ d% Z& `1 T     * a2 V; w0 I$ g 
    LcOut[0] = Fx(sum);, m3 ?) x7 v2 f1 ?$ D1 {, L) x 
      
2 Y0 e5 e: y9 W/ ^1 K    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
; `6 m5 v4 v0 B0 g* U( P* Z5 a 
' u9 z: U, J! j: H( `8 { 
% n, o& S& U0 d( O9 D}5 S- t2 z. p  G8 H& r- T* ?\" C8 X 
void train()$ Y7 H+ u* i! N% K 
{ 
2 C  Y- P* N; ?$ T. J    int i, j, no = 0;) ^* \2 H. g9 c: l3 c+ p  ] 
    double e = 0; 
2 d) B. e- c% a. H6 o0 X) i% p0 S    do{5 G0 G: _! C; {\" h6 Z( V3 g' d; m 
        e = 0; 
6 k+ R% X$ G, w        for (i = 0; i < DATA; i++) 
+ ?8 n, H, ]0 v# n: {( d; B        {- _# g' h1 Z6 l/ ]7 F. J 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                % I0 R7 ~3 i) G  O+ Q 
            backUp(i);\" ?1 H7 {$ ]- X* W\" i  u 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
9 D: @9 x, ~& {        } 
3 S4 E2 ~. g8 T8 N% R          
9 `' o( O( \9 o/ g        cout << no << " " << e << endl; 
' r\" Y+ Z. ?, \+ \, m/ c5 V6 R        no++;$ j- @: K# t\" g/ b9 q! o7 T 
    } while (no < 1000); 
5 y' Z1 r+ j; K; X. \8 G / h) p/ ^& N; |\" ^; y 
 
- Q5 W! Q5 a8 g. m* Y6 ~5 t}$ U: b: Z8 Q$ _1 U 
 
7 {% }4 Y. c3 V6 e4 r1 z\" d; Qvoid  main(int argc, char const *argv[])! i0 {3 e: I0 ]/ v& h 
{ 
# e0 B! X9 `- M5 p% V     * N/ E+ J3 _+ o$ a$ b: ~ 
    setSample();\" W  d2 o  _8 \' r! X7 d5 T 
    initNet();3 g. r' r& s$ {9 b# b$ b 
    train(); 
) C: G) v% s\" ]2 w# I7 b4 W4 F% x    double a, b;1 w* t# R' f. x1 i0 X9 c  z\" \ 
    while (1) 
1 @+ {; ~: N0 b    { 
  M! m8 D* ~# V  Q        cout << "print two numbers" << endl;: u& h4 T) M) d& m' O+ o 
        cin >> a >> b;4 ^5 K6 q. A% i9 h  k 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
, F6 W7 j: S9 |$ F8 ^8 X    } 
; g' _) C\" h9 j% F- |1 c      
7 y. V/ E' B9 v5 c3 x     + T3 S. Q\" G7 `. o: u 
}

1 \) w% H/ J7 a; b. F4 ~" r0 G3 g9 Y

zan