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【转载】BP算法例子：用一个五层的神经网络去逼近函数【已搜无重复】
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【转载】 +BP算法例子：用一个五层的神经网络去逼近函数 + 【已搜无重复】。 BP算法例子：用一个五层的神经网络去逼近函数 //---------------------------------------------------------------------------------------// // BP算法例子：用一个五层的神经网络去逼近函数 // // f(x1,x2)=pow(x1-1,4)+2*pow(x2,2) // // 2004.5.9调通 运行于VC++6.0 // //--------------------------------------------------------------------------------------// ＃i nclude ＃i nclude ＃i nclude ＃i nclude ＃i nclude //--------------------------------------------------------------------- #define RANDOM rand()/32767.0 //0~1随机数生成函数 const int Layer_Max=5;//神经网络的层数 const double PI=3.1415927;//圆周率 const int Layer_number[Layer_Max]={2,4,4,2,1};//神经网络各层的神经元个数 const int Neural_Max=4;//神经网络各层最大神经元个数 const int InMax=21;//样本输入的个数 ofstream Out_W_File("All_W.txt",ios::out) ; ofstream Out_Error("Error.txt",ios::out) ; //定义类 BP class BP { public: BP(); //BP类的构造函数 void BP_Print();//打印权系数 double F(double x);//神经元的激发函数 double Y(double x1,double x2);//要逼近的函数 // double NetWorkOut(int x1 , int x2);//网络输出，他的输入为 //第input个样本 void AllLayer_D(int x1 , int x2);//求所有神经元的输出误差微分 void Change_W(); //改变权系数 void Train(); //训练函数 void After_Train_Out(); //经过训练后，21样本的神经网络输出 double Cost(double out,double Exp);//代价函数 private: double W[Layer_Max][Neural_Max][Neural_Max];//保存权系数 //规定W[j][k]表示网络第i层的第j个神经元连接到 //第i－1层第k个神经元的权系数 double Input_Net[2][InMax];//21个样本输入,约定Input_Net[0] //表示第i个样本的输入x1 //而 Input_Net[1]表示第i个样本的输入x2 double Out_Exp[InMax][InMax];//期望输出 double Layer_Node[Layer_Max][Neural_Max];//保存各神经元的输出 //规定Layer_Node[j]表示第i层的第j个神经元的输出 double D[Layer_Max][Neural_Max];//保存各神经元的误差微分 //规定D[j]表示第i层第j个神经元的误差微分 double Study_Speed;//学习速度 double e;//误差 }; //构造函数,用来初始化权系数，输入，期望输出和学习速度 BP::BP() { srand(time(NULL));//播种，以便产生随即数 for(int i=1 ; i for(int j=0 ; j { for(int k=0 ; k W[j][k] = RANDOM;//随机初始化权系数 } // Q[j] = RANDOM ;//初始化各神经元的阀值 } } //输入归和输出归一化 for(int l=0 ; l Input_Net[0][l] = l * 0.05 ;//把0～1分成20等分,表示x1 Input_Net[1][l] = 1 - l * 0.05 ;//表示x2 } for(i=0 ; i for(int j=0 ; j Out_Exp[j] = Y(Input_Net[0],Input_Net[1][j]) ;//期望输出 Out_Exp[j] = Out_Exp[j]/3.000000;//期望输出归一化 } } Study_Speed=0.5;//初始化学习速度 e=0.0001;//误差精度 }//end //激发函数F() double BP::F(double x) { return(1.0/(1+exp(-x))); }//end //要逼近的函数Y() //输入：两个浮点数 //输出：一个浮点数 double BP::Y(double x1,double x2) { double temp; temp = pow(x1-1,4) + 2 * pow(x2,2); return temp; }//end //-------------------------------------------------------- //代价函数 double BP::Cost(double Out,double Exp) { return(pow(Out-Exp,2)); }//end //网络输出函数 //输入为：第input个样本 double BP::NetWorkOut(int x1 , int x2) { int i,j,k; double N_node[Layer_Max][Neural_Max]; //约定N_node[j]表示网络第i层的第j个神经元的总输入 //第0层的神经元为输入，不用权系数和阀值，即输进什么即输出什么 N_node[0][0] = Input_Net[0][x1] ; Layer_Node[0][0] = Input_Net[0][x1] ; N_node[0][1] = Input_Net[1][x2] ; Layer_Node[0][1] = Input_Net[1][x2] ; for(i=1 ; i for(j=0 ; j { //神经元个数 N_node[j] = 0.0; for(k=0 ; k //神经元个数 //求上一层神经元对第i层第j个神经元的输入之和 N_node[j]+=Layer_Node[i-1][k] * W[j][k]; } N_node[j] = N_node[j]-W[j][k];//减去阀值 //求Layer_Node[j]，即第i层第j个神经元的输出 Layer_Node[j] = F(N_node[j]); } } return Layer_Node[Layer_Max-1][0];//最后一层的输出 }//end //求所有神经元的输出误差微分函数 //输入为：第input个样本 //计算误差微分并保存在D[][]数组中 void BP::AllLayer_D(int x1 , int x2) { int i,j,k; double temp; D[Layer_Max-1][0] = Layer_Node[Layer_Max-1][0] * (1-Layer_Node[Layer_Max-1][0])* (Layer_Node[Layer_Max-1][0]-Out_Exp[x1][x2]); for(i=Layer_Max-1 ; i>0 ; i--) { for(j=0 ; j temp = 0 ; for(k=0 ; k { temp = temp+W[k][j]*D[k] ; } D[i-1][j] = Layer_Node[i-1][j] * (1-Layer_Node[i-1][j]) *temp ; } } }//end //修改权系数和阀值 void BP::Change_W() { int i,j,k; for(i=1 ; i for(j=0;j { for(k=0;k //修改权系数 W[j][k]=W[j][k]-Study_Speed* D[j]*Layer_Node[i-1][k]; } W[j][k]=W[j][k]+Study_Speed*D[j];//修改阀值 } } }//end //训练函数 void BP::Train() { int i,j; int ok=0; double Out; long int count=0; double err; ofstream Out_count("Out_count.txt",ios::out) ; //把其中的5个权系数的变化保存到文件里 ofstream outWFile1("W[2][0][0].txt",ios::out) ; ofstream outWFile2("W[2][1][1].txt",ios::out) ; ofstream outWFile3("W[1][0][0].txt",ios::out) ; ofstream outWFile4("W[1][1][0].txt",ios::out) ; ofstream outWFile5("W[3][0][1].txt",ios::out) ; while(ok<441) { count++; //20个样本输入 for(i=0,ok=0 ; i for(j=0 ; j Out = NetWorkOut(i,j); AllLayer_D(i,j); err = Cost(Out,Out_Exp[j]);//计算误差 if(err else Change_W();//否修改权系数和阀值 } } if((count%1000)==0)//每1000次，保存权系数 { cout< for(int j=0 ; j for(int k=0 ; k Out_W_File<<'W'<<'['< } } Out_W_File<<'\n'<<'\n' ; } } cout< //打印权系数 void BP::BP_Print() { //打印权系数 cout<<"训练后的权系数"< for(int j=0 ; j { for(int k=0 ; k cout< } cout< } cout< //把结果保存到文件 void BP::After_Train_Out() { int i,j ; ofstream Out_x1("Out_x1.txt",ios::out) ; ofstream Out_x2("Out_x2.txt",ios::out) ; ofstream Out_Net("Out_Net.txt",ios::out) ; ofstream Out_Exp("Out_Exp.txt",ios::out) ; ofstream W_End("W_End.txt",ios::out) ; ofstream Q_End("Q_End.txt",ios::out) ; ofstream Array("Array.txt",ios::out) ; ofstream Out_x11("x1.txt",ios::out) ; ofstream Out_x22("x2.txt",ios::out) ; ofstream Result1("result1.txt",ios::out) ; ofstream Out_x111("x11.txt",ios::out) ; ofstream Out_x222("x22.txt",ios::out) ; ofstream Result2("result2.txt",ios::out) ; for( i=0 ; i for(j=0 ; j Out_x11< Out_x22< Out_x1< Array< Out_x2< Array< Out_Net<<3*NetWorkOut(i,j)<<"," ; Array< Out_Exp< Array<<3*NetWorkOut(i,j)<<" " ; Array<<'\n' ; } Out_x1<<'\n' ; Out_x2<<'\n' ; Out_x11<<'\n'; Out_x22<<'\n'; Result1<<'\n' ; } for(j=0 ; j for(i=0 ; i Out_x111< Out_x222< } Out_x111<<'\n'; Out_x222<<'\n' ; Result2<<'\n' ; } //把经过训练后的权系数和阀值保存到文件里 for(i=1 ; i for(int j=0 ; j { for(int k=0 ; k W_End< } } }//end for }//end void main(void) { BP B;//生成一个BP类对象B B.Train();//开始训练 B.BP_Print();//把结果打印出来 B.After_Train_Out();//把结果保存到文件 }//end [ Last edited by signal023 on 2008-4-14 at 10:32 ] |
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2楼2008-04-13 23:24:08