[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>
* @1 O! b# \\" p. v. C: ~#include <time.h>& o6 K; s! u+ i/ T* \& s! d
#include <math.h>/ e, a0 O( D- k/ `5 T) R# m
#include <stdlib.h>+ b* _% K7 C. j7 N
#include <iostream>4 e ^: Z0 h5 W H8 S; I
using namespace std;# P. u: C9 h* T. S$ o1 [6 g+ h% _8 }
#define DATA 8008 Z6 T$ }- {9 h$ b
#define IN 2
- h. ?% \, y\" n p- U) j; e) _#define OUT 1
7 ?9 g3 y* R1 X0 R#define NEURON 45. i$ y! y7 k* \, r ]# e. n
#define TRAINC 20000, W6 [' }5 c r6 G. I/ U
0 @7 G% h# o6 @4 M2 V0 [\" E ~1 Gdouble Fx(double x)8 z\" Y5 q! A) C. j/ U/ W
{
& O2 {- t' x: ?& b return 1 / (1 + exp(-1 * x));
\" i, d9 w2 q+ T5 b7 `% t: I6 l}2 n4 t: j: W) Y1 H
//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层$ O\" ~4 E* D' M* x4 P/ Q( L
//样本输入\" X% `* J1 P+ U, p/ u; q# e P\" U
double La[DATA][IN];
# R3 h4 p1 c# O, X//样本输出
7 ~5 q) T; W/ j3 U3 udouble Lc[DATA][OUT];
) U( p7 S\" v6 B q' R4 v//La->Lb权重. G4 h) j& z( ?! G
double Wab[NEURON][IN];0 o8 Z! Y\" \ Q
//Lb->Lc权重
. h1 g. X) a# b7 T4 g! p6 M* wdouble Wbc[OUT][NEURON];
3 x2 {2 _: y) t7 T; B//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
* g9 w. O- |# a3 g7 adouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
/ @* | ~/ y( g. n$ i+ u
$ w& `# d) k% x1 T\" e//Lb层输出
. k7 R' l# b* i4 s( |double LbOut[NEURON];6 |5 u0 `% u\" F; w
//Lc层输出
) H: \! o0 }4 l* sdouble LcOut[OUT];* |$ o) F/ x6 [$ M. w; d9 s
. A5 J1 O' x# U% O) D1 W//Lc层单元的一般化误差
+ b! a+ r) \/ E* L6 l2 E# Ndouble Dc[OUT];6 A/ _$ R) w\" o8 h9 t
//Lb层单元的一般化误差7 g1 H- a! N p: T
double Db[NEURON];
4 J/ G# k- Z6 \9 u* j2 C4 g6 R/ f 3 B9 x6 p: x, u% D( w7 ^& b
//设置样本数据
% R } l1 [- Q5 _7 A4 I, M6 bvoid setSample()2 b$ |# s% M0 N
{1 h1 V9 {\" r3 R; s7 d
srand((unsigned)time(NULL));+ k. A) X2 J\" f, e, O- ?
int i, j;- N I4 j7 l' @/ d1 g2 u) l
for (i = 0; i < DATA; i++)
+ x, s; d5 n\" q6 b {; m- Q4 q) Q: M6 K+ q8 t% G9 m
for (j = 0; j < IN; j++)
2 b: W- U$ I' y- G1 ^ {3 T' V& N5 W, O: N& V6 S8 I
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
, e7 z4 f; t- ?- C- X r1 [2 ^2 g }
+ ~% B- }7 w3 u+ E% r& {
9 c J4 `: N3 r5 @ for (j = 0; j < OUT; j++), A\" G' C$ S) o, T/ G$ {* W
Lc[j] = La[0] + La[1];
' z5 V; G) u. h9 a& | }; C& z/ ]- ]4 @\" ^, a: b
}
/ ^' h6 _; r! ?: ^3 Z3 o' y7 I//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）+ r. H' ?% F4 D+ W\" Z
void initNet()+ b& V+ x; A) o
{* ]# X: ^$ d+ Y- \) b* z, }# H: A( H
srand((unsigned)time(NULL));
* n8 @ x) i+ j) i //两部分的权值设置随机值【-1,1】1 j* u) W/ @. m* C. l) f: Q
int i, j;4 k: D: x/ z* Q1 [9 H4 G
for (i = 0; i < NEURON; i++)/ P\" a& w4 L/ T. G
for (j = 0; j < IN; j++)
, q- Y( D: Y1 [ z# B! w$ w' G {8 E7 T& r: @* F, h( y( {
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;
+ `\" y\" X8 [\" j Wab[j] /= 20;$ l\" q6 p; j) C1 A: _- M0 Q. @\" f
}
$ j2 |7 m7 K# S* r4 g3 }2 z; W 6 V\" R- Y& j/ H- v
for (i = 0; i < OUT; i++)9 H2 S9 {! N: T7 |! u. c# {' m
for (j = 0; j < NEURON; j++)
& w% v' M e0 o. ~1 B {
% J# {/ C8 Z# `4 Y, _ Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;1 q# e0 J6 U2 w
Wbc[j] /= 20;. e' g! B& n7 b5 ?9 Y
}
: M: L: R2 Q5 F9 O) a) n
9 n2 V6 |+ g\" [* |, s& c //找出每个向量最小最大值，并进行归一化, M; W; p& E7 e' c- t7 V. G
for (i = 0; i < IN; i++)
0 ]4 J, C: m& R* t/ |* n3 r {
3 r: h& m0 b2 [ z& W7 F ) u6 H9 p0 C. Y1 |3 I7 L
MinIn = MaxIn = La[0];5 _$ i% x- C: @7 T, Y! }# W- ^' s
for (j = 0; j < DATA; j++)\" U4 w, d) N8 B, ~- A
{9 ~1 {8 f! v* z7 q' Q
if (MinIn > La[j])
* y* M1 K7 s# s D6 n) ?\" t MinIn = La[j];# N3 P/ S: u7 C5 o\" x. J N! ~
if (MaxIn < La[j])7 v) o# ~- |2 z
MaxIn = La[j];
1 o k8 b1 A- b: r' X% D! T( N) G }
( C) ~1 I9 ?( ]: S( b& r* Q( i& f $ X/ P% _4 @: Z, E- J& R
% W$ F b7 x! A6 R) w5 o/ B }
2 v3 N: t\" C7 `. z; k a6 i/ z 5 [1 M8 Z! d5 m, z' X& f6 W. p. V. O
for (i = 0; i < OUT; i++)
8 w( H8 i4 M! T, \ Z, v d0 J+ C {
& K( ~- s- W. c; N' m) I9 F * k$ O A! q\" W+ @
MinOut = MaxOut = Lc[0];
0 B\" a. p9 B+ T for (j = 0; j < DATA; j++)
' `. b. u3 @ F9 w& _ {
1 D3 C) ^% _! r# Z* |! ? if (MinOut > Lc[j])* G' B5 C# }1 f4 h% E
MinOut = Lc[j];4 j/ s3 J. H: E1 E
if (MaxOut < Lc[j])
5 _, X7 h6 ]1 l& q+ M. x5 C MaxOut = Lc[j];7 K$ E7 F- R- p. ~! N& V! F y
}2 N9 [# _! d! F0 x# i8 i+ o
! `3 E7 @+ @0 o/ T& c6 X/ {
}
% ~) k0 W4 {& T# e9 y ) z+ N# S/ [\" a+ e# D
//归一化& q1 d/ G3 g4 k; z
for (i = 0; i < IN; i++)
6 V B) S; O4 B for (j = 0; j < DATA; j++)
4 U! J$ c& T9 f% G La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);8 ~( P' A1 {; x* `; \1 x
+ z& \+ v0 G/ o( v8 P for (i = 0; i < OUT; i++)4 u' [5 M1 A3 S6 m g% b
for (j = 0; j < DATA; j++)) k7 V; Y# o8 L8 @2 I, ^
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);
\" f9 K\" V! u# ^8 t% H7 Z! d4 K
9 \- D! G, l9 @. z0 [ 2 h) e: v, U* Q& D
0 C\" i: T: o3 e8 K( i}, d* H3 G S- L0 ~9 J
void getActiveVal(int dataIndex)
% [- ~6 A- G6 F{2 v: `1 m; @7 O# f% Y( M: x+ C$ U8 g\" W
int i, j;+ A; S2 J1 }. e\" l$ i3 v. f3 c1 J
double sum;
, H9 A3 k6 J3 O7 S for (i = 0; i < NEURON; i++)
3 Q9 g4 m+ ^; u' M4 P* T. c- m {
' {; v: G- \+ V. {/ e sum = 0;3 o7 S5 @, |8 j
for (j = 0; j < IN; j++)0 O2 d8 E' U# O/ ~7 ?3 [
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];6 f1 l9 O$ R$ ?* C
' X\" o\" U$ |* b, b- \9 m' B# F
LbOut = Fx(sum);
$ H, d5 m/ W) P( \
1 n. I6 I\" w! N$ _8 c) o0 i- x }
6 o. Q1 j. D, d) k3 n9 K
1 L) [5 x9 `2 u+ u# b) h for (i = 0; i < OUT; i++): y; V6 ~8 r2 F- ]% f4 H
{
4 `\" Y# W. { s sum = 0;1 U! \$ J& K3 Q
for (j = 0; j < NEURON; j++)0 r: [6 F/ X: m# j' B
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
\" B% i9 h9 A& L
+ k2 X' k% U* d0 B LcOut = Fx(sum);
: }: U' f* r @( r }
$ q3 P) P) F! H2 `}
3 [- B D0 B8 n2 w# C. m4 x% f/ vvoid backUp(int dataIndex)$ _ o$ }( T4 y$ f/ ^
{8 i1 n w! F6 \+ b
int i, j;2 I( D, w& u& Q' c: c9 f& z3 y5 A
double sum = 0;
0 d6 Q2 ?5 q7 X4 e //Lc层单元的一般化误差8 l% ~3 R# q* @$ e& q' K
for (i = 0; i < OUT; i++)9 [3 X! b. e. s\" w
Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
1 A6 R$ b8 Y9 X2 Q! ]
$ G. l% ^( K7 w! q9 } //Lb层单元的一般化误差
. M. Z6 |- C8 t for (i = 0; i < NEURON; i++)
/ k7 G( h8 q7 ]# W# h {
\" i# X& G6 V5 ?\" q sum = 0;2 j$ |$ Z) X% y1 t+ m+ C
for (j = 0; j < OUT; j++)4 \0 t. P9 e* ]. G& l1 b3 L
{
; Y$ K/ G& Z/ c) L sum += Wbc[j] * Dc[j];
* H2 x# ?, }6 D+ `- K }, m: G3 M8 T! F! `% o8 c
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;$ f4 B0 l/ v4 n( C1 }5 \
}. W5 b$ a2 [7 G' j- u8 G, Y\" {
v# i* q0 v2 |; Y% @; o9 x double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;1 K/ s$ |6 ?) a, c7 E( z
) Q' P% c. f5 O7 v; c. U$ f) n
for (i = 0; i < OUT; i++)\" T! }: U: Y; x$ G8 t! u
for (j = 0; j < NEURON; j++)\" l1 i* J' d1 ~$ G5 h; h
Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;3 O8 ~5 e% y- G+ X8 ~1 ^( S7 [
/ |: T# J4 E9 [9 F/ [ B
for (i = 0; i < NEURON; i++)( W0 _1 E( H1 M/ @! s\" u
for (j = 0; j < IN; j++)# N* m2 `; A\" ?\" ` d
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];$ |! U3 E/ k9 f3 }& i( ^
/ ~; g8 D% H; V* A
# ^; k/ M! G% H0 @) e' Q
/ R4 ^/ m1 h% o: m! J$ y$ b. ?6 ]}
. y7 t4 b1 f8 l\" V- t# K8 r9 ~ ' X$ I\" K) ]# b
double result(double d1, double d2)
+ L1 V; m- |8 Y7 m{
1 J2 U% a& W6 n int i, j;3 ?( R0 Q( A% P8 f1 K
double sum;3 j9 o& {0 I, ^
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;1 d' \' j z' a3 R) ~! q$ b' s
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);/ p9 J! e; l5 v
\" C* }\" e' P: ~& b for (i = 0; i < NEURON; i++)& t! {, X\" @- d; Y
{
: n+ f9 ^' @4 s9 B( e# z# y; k$ y sum = 0;
% R8 r H0 t0 G7 l# M/ @0 S* h sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
' y! P7 W; }7 r# | LbOut= Fx(sum);8 f4 L: n' w# s1 l7 c& S3 W
}
% L( g\" @/ [ i 1 d! ~+ R$ @% Y
sum = 0;6 N' N% v1 s' L% I* ^
for (j = 0; j < NEURON; j++)
6 N; |2 W3 E+ z, I sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
2 x2 t0 O: p: i$ t ; u( K- k/ J8 B4 O
LcOut[0] = Fx(sum);
- F5 e' n! r- h\" o+ @ - L3 }9 K4 e5 t- b8 B
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;
% k$ t/ w# D% `\" `\" j$ m
6 X6 |% D6 K. g1 | 1 c7 k& {# H/ F2 O+ n; G
}
' D1 n/ K J' O+ r2 u; Rvoid train()$ ~* E' o8 k$ ~\" o) \1 r
{% ?, p) d+ q, b$ P1 k
int i, j, no = 0;
C$ N2 b$ ^0 x# p( G double e = 0;; x; I% t i, @0 \& `5 ^8 I. w
do{$ U/ a# h7 Z: T8 V
e = 0;
~1 t# m- X% K# ~ for (i = 0; i < DATA; i++)( g9 a4 \\" b7 P/ C [ p
{6 d7 P1 U+ D: P9 ?! @
getActiveVal(i);
, I; _4 N6 V) {( o* V backUp(i);
. V, o# D- T' p e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);
\" x\" i3 w' E+ s, I' j8 `6 k1 K }
\" `% T: ^. p2 T, d
6 f' Q8 B: {5 w. m cout << no << " " << e << endl;
- z- W2 j, G9 |/ R+ a- g no++;
- d0 s0 l& N! b4 D1 | } while (no < 1000);3 w3 z) \5 U! R8 z' _* k\" N7 b
4 I' N8 E3 i( D3 C+ o
# y2 x9 t' i! i# D* v4 Y' t; Y1 ]}
; ^- q& ?4 h! {/ [
6 [, } \- @% W+ H6 Mvoid main(int argc, char const *argv[])
4 w! [1 C3 j; f& P. w, H* F9 p' h7 D+ |{( K7 `# j# @* h\" B8 A- V
1 |* m! K1 x0 _: Y* w2 R\" N
setSample();. s8 ^6 |. O* O& a9 y7 o
initNet();. W. E7 y% I' K2 d- x1 [% W\" j
train();\" Z$ |+ u7 J8 F) f( }5 [2 U* a- s
double a, b;
: w4 o* W7 F5 p2 a while (1)
( X' M( B+ b. V3 l {6 M3 M; X( V0 B2 x3 E2 F- U
cout << "print two numbers" << endl;
- Q7 d, T5 K8 ]2 d2 @ cin >> a >> b;
( q2 M5 {. Q9 b cout << "result:" << result(a, b) << endl;3 S' x: l7 p. X/ }
}
\" P( L3 U# ~3 w8 J, { 1 }+ |6 p& P( c* H
' L: r\" x. t! ]\" I$ t
}

#include <stdio.h> 
* @1 O! b# \\" p. v. C: ~#include <time.h>& o6 K; s! u+ i/ T* \& s! d 
#include <math.h>/ e, a0 O( D- k/ `5 T) R# m 
#include <stdlib.h>+ b* _% K7 C. j7 N 
#include <iostream>4 e  ^: Z0 h5 W  H8 S; I 
using namespace std;# P. u: C9 h* T. S$ o1 [6 g+ h% _8 } 
#define DATA  8008 Z6 T$ }- {9 h$ b 
#define IN 2 
- h. ?% \, y\" n  p- U) j; e) _#define OUT 1 
7 ?9 g3 y* R1 X0 R#define NEURON 45. i$ y! y7 k* \, r  ]# e. n 
#define TRAINC 20000, W6 [' }5 c  r6 G. I/ U 
 
0 @7 G% h# o6 @4 M2 V0 [\" E  ~1 Gdouble Fx(double x)8 z\" Y5 q! A) C. j/ U/ W 
{ 
& O2 {- t' x: ?& b    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
\" i, d9 w2 q+ T5 b7 `% t: I6 l}2 n4 t: j: W) Y1 H 
//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层$ O\" ~4 E* D' M* x4 P/ Q( L 
//样本输入\" X% `* J1 P+ U, p/ u; q# e  P\" U 
double La[DATA][IN]; 
# R3 h4 p1 c# O, X//样本输出 
7 ~5 q) T; W/ j3 U3 udouble Lc[DATA][OUT]; 
) U( p7 S\" v6 B  q' R4 v//La->Lb权重. G4 h) j& z( ?! G 
double Wab[NEURON][IN];0 o8 Z! Y\" \  Q 
//Lb->Lc权重 
. h1 g. X) a# b7 T4 g! p6 M* wdouble Wbc[OUT][NEURON]; 
3 x2 {2 _: y) t7 T; B//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
* g9 w. O- |# a3 g7 adouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
/ @* |  ~/ y( g. n$ i+ u 
$ w& `# d) k% x1 T\" e//Lb层输出 
. k7 R' l# b* i4 s( |double LbOut[NEURON];6 |5 u0 `% u\" F; w 
//Lc层输出 
) H: \! o0 }4 l* sdouble LcOut[OUT];* |$ o) F/ x6 [$ M. w; d9 s 
 
. A5 J1 O' x# U% O) D1 W//Lc层单元的一般化误差 
+ b! a+ r) \/ E* L6 l2 E# Ndouble Dc[OUT];6 A/ _$ R) w\" o8 h9 t 
//Lb层单元的一般化误差7 g1 H- a! N  p: T 
double Db[NEURON]; 
4 J/ G# k- Z6 \9 u* j2 C4 g6 R/ f 3 B9 x6 p: x, u% D( w7 ^& b 
//设置样本数据 
% R  }  l1 [- Q5 _7 A4 I, M6 bvoid setSample()2 b$ |# s% M0 N 
{1 h1 V9 {\" r3 R; s7 d 
    srand((unsigned)time(NULL));+ k. A) X2 J\" f, e, O- ? 
    int i, j;- N  I4 j7 l' @/ d1 g2 u) l 
    for (i = 0; i < DATA; i++) 
+ x, s; d5 n\" q6 b    {; m- Q4 q) Q: M6 K+ q8 t% G9 m 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
2 b: W- U$ I' y- G1 ^        {3 T' V& N5 W, O: N& V6 S8 I 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
, e7 z4 f; t- ?- C- X  r1 [2 ^2 g        } 
+ ~% B- }7 w3 u+ E% r& { 
9 c  J4 `: N3 r5 @        for (j = 0; j < OUT; j++), A\" G' C$ S) o, T/ G$ {* W 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
' z5 V; G) u. h9 a& |    }; C& z/ ]- ]4 @\" ^, a: b 
} 
/ ^' h6 _; r! ?: ^3 Z3 o' y7 I//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）+ r. H' ?% F4 D+ W\" Z 
void initNet()+ b& V+ x; A) o 
{* ]# X: ^$ d+ Y- \) b* z, }# H: A( H 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
* n8 @  x) i+ j) i    //两部分的权值设置随机值【-1,1】1 j* u) W/ @. m* C. l) f: Q 
    int i, j;4 k: D: x/ z* Q1 [9 H4 G 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)/ P\" a& w4 L/ T. G 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
, q- Y( D: Y1 [  z# B! w$ w' G        {8 E7 T& r: @* F, h( y( { 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ; 
+ `\" y\" X8 [\" j            Wab[j] /= 20;$ l\" q6 p; j) C1 A: _- M0 Q. @\" f 
        } 
$ j2 |7 m7 K# S* r4 g3 }2 z; W 6 V\" R- Y& j/ H- v 
    for (i = 0; i < OUT; i++)9 H2 S9 {! N: T7 |! u. c# {' m 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
& w% v' M  e0 o. ~1 B        { 
% J# {/ C8 Z# `4 Y, _            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;1 q# e0 J6 U2 w 
            Wbc[j] /= 20;. e' g! B& n7 b5 ?9 Y 
        } 
: M: L: R2 Q5 F9 O) a) n      
9 n2 V6 |+ g\" [* |, s& c    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化, M; W; p& E7 e' c- t7 V. G 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
0 ]4 J, C: m& R* t/ |* n3 r    { 
3 r: h& m0 b2 [  z& W7 F         ) u6 H9 p0 C. Y1 |3 I7 L 
        MinIn = MaxIn = La[0];5 _$ i% x- C: @7 T, Y! }# W- ^' s 
        for (j = 0; j < DATA; j++)\" U4 w, d) N8 B, ~- A 
        {9 ~1 {8 f! v* z7 q' Q 
            if (MinIn > La[j]) 
* y* M1 K7 s# s  D6 n) ?\" t                MinIn = La[j];# N3 P/ S: u7 C5 o\" x. J  N! ~ 
            if (MaxIn < La[j])7 v) o# ~- |2 z 
                MaxIn = La[j]; 
1 o  k8 b1 A- b: r' X% D! T( N) G        } 
( C) ~1 I9 ?( ]: S( b& r* Q( i& f     $ X/ P% _4 @: Z, E- J& R 
          
% W$ F  b7 x! A6 R) w5 o/ B    } 
2 v3 N: t\" C7 `. z; k  a6 i/ z 5 [1 M8 Z! d5 m, z' X& f6 W. p. V. O 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
8 w( H8 i4 M! T, \  Z, v  d0 J+ C    { 
& K( ~- s- W. c; N' m) I9 F         * k$ O  A! q\" W+ @ 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
0 B\" a. p9 B+ T        for (j = 0; j < DATA; j++) 
' `. b. u3 @  F9 w& _        { 
1 D3 C) ^% _! r# Z* |! ?            if (MinOut > Lc[j])* G' B5 C# }1 f4 h% E 
                MinOut = Lc[j];4 j/ s3 J. H: E1 E 
            if (MaxOut < Lc[j]) 
5 _, X7 h6 ]1 l& q+ M. x5 C                MaxOut = Lc[j];7 K$ E7 F- R- p. ~! N& V! F  y 
        }2 N9 [# _! d! F0 x# i8 i+ o 
 ! `3 E7 @+ @0 o/ T& c6 X/ { 
    } 
% ~) k0 W4 {& T# e9 y ) z+ N# S/ [\" a+ e# D 
    //归一化& q1 d/ G3 g4 k; z 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
6 V  B) S; O4 B        for (j = 0; j < DATA; j++) 
4 U! J$ c& T9 f% G            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);8 ~( P' A1 {; x* `; \1 x 
             
3 y: I- T8 Z  q3 I+ F; l8 ^4 S: ^' e( \ 
+ z& \+ v0 G/ o( v8 P    for (i = 0; i < OUT; i++)4 u' [5 M1 A3 S6 m  g% b 
        for (j = 0; j < DATA; j++)) k7 V; Y# o8 L8 @2 I, ^ 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1); 
\" f9 K\" V! u# ^8 t% H7 Z! d4 K          
9 \- D! G, l9 @. z0 [             2 h) e: v, U* Q& D 
 
0 C\" i: T: o3 e8 K( i}, d* H3 G  S- L0 ~9 J 
void getActiveVal(int dataIndex) 
% [- ~6 A- G6 F{2 v: `1 m; @7 O# f% Y( M: x+ C$ U8 g\" W 
    int i, j;+ A; S2 J1 }. e\" l$ i3 v. f3 c1 J 
    double sum; 
, H9 A3 k6 J3 O7 S    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
3 Q9 g4 m+ ^; u' M4 P* T. c- m    { 
' {; v: G- \+ V. {/ e        sum = 0;3 o7 S5 @, |8 j 
        for (j = 0; j < IN; j++)0 O2 d8 E' U# O/ ~7 ?3 [ 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];6 f1 l9 O$ R$ ?* C 
         ' X\" o\" U$ |* b, b- \9 m' B# F 
        LbOut = Fx(sum); 
$ H, d5 m/ W) P( \ 
1 n. I6 I\" w! N$ _8 c) o0 i- x    } 
6 o. Q1 j. D, d) k3 n9 K 
1 L) [5 x9 `2 u+ u# b) h    for (i = 0; i < OUT; i++): y; V6 ~8 r2 F- ]% f4 H 
    { 
4 `\" Y# W. {  s        sum = 0;1 U! \$ J& K3 Q 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)0 r: [6 F/ X: m# j' B 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
\" B% i9 h9 A& L          
+ k2 X' k% U* d0 B        LcOut = Fx(sum); 
: }: U' f* r  @( r    } 
$ q3 P) P) F! H2 `} 
3 [- B  D0 B8 n2 w# C. m4 x% f/ vvoid backUp(int dataIndex)$ _  o$ }( T4 y$ f/ ^ 
{8 i1 n  w! F6 \+ b 
    int i, j;2 I( D, w& u& Q' c: c9 f& z3 y5 A 
    double sum = 0; 
0 d6 Q2 ?5 q7 X4 e    //Lc层单元的一般化误差8 l% ~3 R# q* @$ e& q' K 
    for (i = 0; i < OUT; i++)9 [3 X! b. e. s\" w 
        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
1 A6 R$ b8 Y9 X2 Q! ] 
$ G. l% ^( K7 w! q9 }    //Lb层单元的一般化误差 
. M. Z6 |- C8 t    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
/ k7 G( h8 q7 ]# W# h    { 
\" i# X& G6 V5 ?\" q        sum = 0;2 j$ |$ Z) X% y1 t+ m+ C 
        for (j = 0; j < OUT; j++)4 \0 t. P9 e* ]. G& l1 b3 L 
        { 
; Y$ K/ G& Z/ c) L            sum += Wbc[j] * Dc[j]; 
* H2 x# ?, }6 D+ `- K        }, m: G3 M8 T! F! `% o8 c 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;$ f4 B0 l/ v4 n( C1 }5 \ 
    }. W5 b$ a2 [7 G' j- u8 G, Y\" { 
 
  v# i* q0 v2 |; Y% @; o9 x    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;1 K/ s$ |6 ?) a, c7 E( z 
 ) Q' P% c. f5 O7 v; c. U$ f) n 
    for (i = 0; i < OUT; i++)\" T! }: U: Y; x$ G8 t! u 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)\" l1 i* J' d1 ~$ G5 h; h 
            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;3 O8 ~5 e% y- G+ X8 ~1 ^( S7 [ 
 / |: T# J4 E9 [9 F/ [  B 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)( W0 _1 E( H1 M/ @! s\" u 
        for (j = 0; j < IN; j++)# N* m2 `; A\" ?\" `  d 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];$ |! U3 E/ k9 f3 }& i( ^ 
 / ~; g8 D% H; V* A 
     # ^; k/ M! G% H0 @) e' Q 
      
/ R4 ^/ m1 h% o: m! J$ y$ b. ?6 ]} 
. y7 t4 b1 f8 l\" V- t# K8 r9 ~ ' X$ I\" K) ]# b 
double result(double d1, double d2) 
+ L1 V; m- |8 Y7 m{ 
1 J2 U% a& W6 n    int i, j;3 ?( R0 Q( A% P8 f1 K 
    double sum;3 j9 o& {0 I, ^ 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;1 d' \' j  z' a3 R) ~! q$ b' s 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);/ p9 J! e; l5 v 
 
\" C* }\" e' P: ~& b    for (i = 0; i < NEURON; i++)& t! {, X\" @- d; Y 
    { 
: n+ f9 ^' @4 s9 B( e# z# y; k$ y        sum = 0;          
% R8 r  H0 t0 G7 l# M/ @0 S* h        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
' y! P7 W; }7 r# |        LbOut= Fx(sum);8 f4 L: n' w# s1 l7 c& S3 W 
    } 
% L( g\" @/ [  i 1 d! ~+ R$ @% Y 
    sum = 0;6 N' N% v1 s' L% I* ^ 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
6 N; |2 W3 E+ z, I        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
2 x2 t0 O: p: i$ t     ; u( K- k/ J8 B4 O 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
- F5 e' n! r- h\" o+ @     - L3 }9 K4 e5 t- b8 B 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1; 
% k$ t/ w# D% `\" `\" j$ m 
6 X6 |% D6 K. g1 | 1 c7 k& {# H/ F2 O+ n; G 
} 
' D1 n/ K  J' O+ r2 u; Rvoid train()$ ~* E' o8 k$ ~\" o) \1 r 
{% ?, p) d+ q, b$ P1 k 
    int i, j, no = 0; 
  C$ N2 b$ ^0 x# p( G    double e = 0;; x; I% t  i, @0 \& `5 ^8 I. w 
    do{$ U/ a# h7 Z: T8 V 
        e = 0; 
  ~1 t# m- X% K# ~        for (i = 0; i < DATA; i++)( g9 a4 \\" b7 P/ C  [  p 
        {6 d7 P1 U+ D: P9 ?! @ 
            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
, I; _4 N6 V) {( o* V            backUp(i); 
. V, o# D- T' p            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2); 
\" x\" i3 w' E+ s, I' j8 `6 k1 K        } 
\" `% T: ^. p2 T, d          
6 f' Q8 B: {5 w. m        cout << no << " " << e << endl; 
- z- W2 j, G9 |/ R+ a- g        no++; 
- d0 s0 l& N! b4 D1 |    } while (no < 1000);3 w3 z) \5 U! R8 z' _* k\" N7 b 
 4 I' N8 E3 i( D3 C+ o 
 
# y2 x9 t' i! i# D* v4 Y' t; Y1 ]} 
; ^- q& ?4 h! {/ [ 
6 [, }  \- @% W+ H6 Mvoid  main(int argc, char const *argv[]) 
4 w! [1 C3 j; f& P. w, H* F9 p' h7 D+ |{( K7 `# j# @* h\" B8 A- V 
     1 |* m! K1 x0 _: Y* w2 R\" N 
    setSample();. s8 ^6 |. O* O& a9 y7 o 
    initNet();. W. E7 y% I' K2 d- x1 [% W\" j 
    train();\" Z$ |+ u7 J8 F) f( }5 [2 U* a- s 
    double a, b; 
: w4 o* W7 F5 p2 a    while (1) 
( X' M( B+ b. V3 l    {6 M3 M; X( V0 B2 x3 E2 F- U 
        cout << "print two numbers" << endl; 
- Q7 d, T5 K8 ]2 d2 @        cin >> a >> b; 
( q2 M5 {. Q9 b        cout << "result:" << result(a, b) << endl;3 S' x: l7 p. X/ } 
    } 
\" P( L3 U# ~3 w8 J, {     1 }+ |6 p& P( c* H 
     ' L: r\" x. t! ]\" I$ t 
}

9 ]& n. m9 Z1 P/ M5 p, Z* m0 |" |# ]+ M, l. N4 \# r! H- R( l- A

zan