本文详细介绍了一个使用BP神经网络进行加法运算学习的实例，包括理论基础、代码实现及运行结果分析。通过生成和读取训练数据，进行数据归一化处理，初始化网络权重，训练网络直至达到预期精度。
1. 详细理论过程见下:
- https://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html
- https://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/30/bp_c.html
- https://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/08/01/bp_c2.html
2. 个人推导如下:
3. 代码如下[个人添加了详细的解释]:
// neuron.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
//#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#define Data 1000 // 训练样本的数量
#define In 2 // 对于每个样本有多少个输入变量
#define Out 1 // 对于每个样本有多少个输出变量
#define Neuron 5 // 神经元的数量
#define TrainC 20000 // 表示训练的次数
#define A 0.2
#define B 0.4
#define a 0.2
#define b 0.3
// d_in[Data][In] 存储 Data 个样本，每个样本的 In 个输入
// d_out[Data][Out] 存储 Data 个样本，每个样本的 Out 个输出
double d_in[Data][In],d_out[Data][Out];
// w[Neuron][In] 表示某个输入对某个神经元的权重
// v[Out][Neuron] 来表示某个神经元对某个输出的权重
// 数组 o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出
// 与之对应的保存它们两个修正量的数组 dw[Neuron][In] 和 dv[Out][Neuron]
double w[Neuron][In],v[Out][Neuron],o[Neuron];
double dv[Out][Neuron],dw[Neuron][In];
// Data个数据中 加数、被加数、和 的最大,最小值
double Maxin[In],Minin[In],Maxout[Out],Minout[Out];
// OutputData[Out] 存储BP神经网络的输出
double OutputData[Out];
// e用来监控误差
double e;
//生成实验数据并存入相应文件中
void writeTest(){
FILE *fp1,*fp2;
double r1,r2;
int i;
if((fp1=fopen("E:\\neuron\\in.txt","w"))==NULL){
printf("can not open the in file\n");
exit(0);
}
if((fp2=fopen("E:\\neuron\\out.txt","w"))==NULL){
printf("can not open the out file\n");
exit(0);
}
for(i=0;i<Data;i++){
// 生成0~10的随机小数
r1=rand()%1000/100.0;
r2=rand()%1000/100.0;
// 写入文件
fprintf(fp1,"%lf %lf\n",r1,r2);
fprintf(fp2,"%lf \n",r1+r2);
}
fclose(fp1);
fclose(fp2);
}
// 读入训练数据
void readData(){
FILE *fp1,*fp2;
int i,j;
if((fp1=fopen("E:\\neuron\\in.txt","r"))==NULL){
printf("can not open the in file\n");
exit(0);
}
// 读入数据到 d_in[Data][In]
for(i=0;i<Data;i++)
for(j=0; j<In; j++)
fscanf(fp1,"%lf",&d_in[i][j]);
fclose(fp1);
if((fp2=fopen("E:\\neuron\\out.txt","r"))==NULL){
printf("can not open the out file\n");
exit(0);
}
// 读入数据到 d_in[Data][Out]
for(i=0;i<Data;i++)
for(j=0; j<Out; j++)
fscanf(fp1,"%lf",&d_out[i][j]);
fclose(fp2);
}
/*
一方面是对读取的训练样本数据进行归一化处理，
归一化处理就是指的就是将数据转换成0~1之间;
在BP神经网络理论里面，并没有对这个进行要求，
不过实际实践过程中，归一化处理是不可或缺的。
因为理论模型没考虑到，BP神经网络收敛的速率问题，
一般来说神经元的输出对于0~1之间的数据非常敏感，归一化能够显著提高训练效率。
可以用以下公式来对其进行归一化，
其中 加个常数A 是为了防止出现 0 的情况（0不能为分母）。
另一方面，就是对神经元的权重进行初始化了，
数据归一到了（0~1）之间，
那么权重初始化为（-1~1）之间的数据，
另外对修正量赋值为0
*/
void initBPNework(){
int i,j;
for(i=0; i<In; i++){ //求Data个数据中 加数和被加数的最大、最小值。
Minin[i]=Maxin[i]=d_in[0][i];
for(j=0; j<Data; j++)
{
Maxin[i]=Maxin[i]>d_in[j][i]?Maxin[i]:d_in[j][i];
Minin[i]=Minin[i]<d_in[j][i]?Minin[i]:d_in[j][i];
}
}
for(i=0; i<Out; i++){ //求Data个数据中和的最大、最小值。
Minout[i]=Maxout[i]=d_out[0][i];
for(j=0; j<Data; j++)
{
Maxout[i]=Maxout[i]>d_out[j][i]?Maxout[i]:d_out[j][i];
Minout[i]=Minout[i]<d_out[j][i]?Minout[i]:d_out[j][i];
}
}
//输入数据归一化
for (i = 0; i < In; i++)
for(j = 0; j < Data; j++)
d_in[j][i]=(d_in[j][i]-Minin[i]+1)/(Maxin[i]-Minin[i]+1);
//输出数据归一化
for (i = 0; i < Out; i++)
for(j = 0; j < Data; j++)
d_out[j][i]=(d_out[j][i]-Minout[i]+1)/(Maxout[i]-Minout[i]+1);
//初始化神经元
for (i = 0; i < Neuron; ++i)
for (j = 0; j < In; ++j){
// rand()不需要参数，它会返回一个从0到最大随机数的任意整数
// rand()/RAND_MAX 为 (0, 1)
w[i][j]=rand()*2.0/RAND_MAX-1; // 权值初始化
dw[i][j]=0;
}
for (i = 0; i < Neuron; ++i)
for (j = 0; j < Out; ++j){
v[j][i]=rand()*2.0/RAND_MAX-1; // 权值初始化
dv[j][i]=0;
}
}
void computO(int var){ //第var组数据在隐藏层和输出层的输出结果o[]和outputdata[]。
int i,j;
double sum,y;
// 神经元输出
for (i = 0; i < Neuron; ++i){
sum=0;
for (j = 0; j < In; ++j)
sum+=w[i][j]*d_in[var][j];
//Sigmoid 函数---激活函数
o[i]=1/(1+exp(-1*sum));
}
/* 隐藏层到输出层输出 */
for (i = 0; i < Out; ++i){
sum=0;
for (j = 0; j < Neuron; ++j)
sum+=v[i][j]*o[j];
OutputData[i]=sum;
}
}
//从后向前更新权值；
void backUpdate(int var)
{
int i,j;
double t;
for (i = 0; i < Neuron; ++i)
{
t=0;
for (j = 0; j < Out; ++j){
t+=(OutputData[j]-d_out[var][j])*v[j][i];
/*
在具体实现对误差修改中，我们再加上学习率，
并且对先前学习到的修正误差量进行继承，
直白的说就是都乘上一个0到1之间的数
*/
dv[j][i]=A*dv[j][i]+B*(OutputData[j]-d_out[var][j])*o[i];
v[j][i]-=dv[j][i];
}
for (j = 0; j < In; ++j){
dw[i][j]=a*dw[i][j]+b*t*o[i]*(1-o[i])*d_in[var][j];
w[i][j]-=dw[i][j];
}
}
}
double result(double var1,double var2)
{
int i,j;
double sum,y;
var1=(var1-Minin[0]+1)/(Maxin[0]-Minin[0]+1);
var2=(var2-Minin[1]+1)/(Maxin[1]-Minin[1]+1);
for (i = 0; i < Neuron; ++i){
sum=0;
sum=w[i][0]*var1+w[i][1]*var2;
o[i]=1/(1+exp(-1*sum));
}
sum=0;
for (j = 0; j < Neuron; ++j)
sum+=v[0][j]*o[j];
return sum*(Maxout[0]-Minout[0]+1)+Minout[0]-1; //返归一化
}
void writeNeuron()
{
FILE *fp1;
int i,j;
if((fp1=fopen("E:\\neuron\\neuron.txt","w"))==NULL)
{
printf("can not open the neuron file\n");
exit(0);
}
for (i = 0; i < Neuron; ++i)
for (j = 0; j < In; ++j){
fprintf(fp1,"%lf ",w[i][j]);
}
fprintf(fp1,"\n\n\n\n");
for (i = 0; i < Neuron; ++i)
for (j = 0; j < Out; ++j){
fprintf(fp1,"%lf ",v[j][i]);
}
fclose(fp1);
}
/*两个输入a、b（10以内的数），一个输出 c，c=a+b。
换句话说就是教BP神经网络加法运算 */
void trainNetwork(){
int i,c=0,j;
do{
e=0;
for (i = 0; i < Data; ++i){
computO(i);//计算隐藏层和输出层所有神经元的输出。
for (j = 0; j < Out; ++j)
e+=fabs((OutputData[j]-d_out[i][j])/d_out[i][j]);//fabs（）对float，double求绝对值
backUpdate(i);//反向修改权值
}
printf("%d %lf\n",c,e/Data);
c++;
}while(c<TrainC && e/Data>0.01);//一直训练到规定次数或平均误差小于0.01时结束。
}
//int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
int main(int argc, char* argv[])
{
writeTest();//随机生成Data个数据，每个数据包括两个个位数以及这两个数之和。
readData();//准备输入，输出训练数据。
initBPNework();//输入、输出数据归一化，以及网络权值初始化。
trainNetwork();//训练网络。
printf("%lf \n",result(6,8) );
printf("%lf \n",result(2.1,7) );
printf("%lf \n",result(4.3,8) );
writeNeuron();//保存权值。
getchar();
return 0;
}
4. 运行结果:
0 0.173932
1 0.035688
2 0.032719
3 0.030155
4 0.028081
5 0.026383
6 0.024991
7 0.023832
8 0.022865
9 0.022047
10 0.021344
11 0.020732
12 0.020197
13 0.019727
14 0.019310
15 0.018938
16 0.018602
17 0.018296
18 0.018017
19 0.017761
20 0.017524
21 0.017303
22 0.017097
23 0.016904
24 0.016723
25 0.016553
26 0.016392
27 0.016240
28 0.016095
29 0.015957
30 0.015826
31 0.015700
32 0.015580
33 0.015464
34 0.015353
35 0.015245
36 0.015142
37 0.015041
38 0.014944
39 0.014850
40 0.014758
41 0.014669
42 0.014583
43 0.014499
44 0.014417
45 0.014337
46 0.014259
47 0.014182
48 0.014108
49 0.014035
50 0.013963
51 0.013893
52 0.013825
53 0.013757
54 0.013691
55 0.013627
56 0.013563
57 0.013501
58 0.013439
59 0.013379
60 0.013320
61 0.013261
62 0.013204
63 0.013148
64 0.013092
65 0.013037
66 0.012984
67 0.012931
68 0.012878
69 0.012827
70 0.012776
71 0.012726
72 0.012677
73 0.012628
74 0.012580
75 0.012533
76 0.012486
77 0.012440
78 0.012394
79 0.012350
80 0.012305
81 0.012261
82 0.012218
83 0.012176
84 0.012133
85 0.012092
86 0.012051
87 0.012010
88 0.011970
89 0.011930
90 0.011891
91 0.011852
92 0.011814
93 0.011776
94 0.011739
95 0.011702
96 0.011665
97 0.011629
98 0.011593
99 0.011558
100 0.011522
101 0.011488
102 0.011453
103 0.011419
104 0.011386
105 0.011353
106 0.011320
107 0.011287
108 0.011255
109 0.011223
110 0.011191
111 0.011160
112 0.011129
113 0.011098
114 0.011067
115 0.011037
116 0.011007
117 0.010978
118 0.010949
119 0.010920
120 0.010891
121 0.010862
122 0.010834
123 0.010806
124 0.010778
125 0.010751
126 0.010724
127 0.010697
128 0.010670
129 0.010644
130 0.010617
131 0.010591
132 0.010566
133 0.010540
134 0.010515
135 0.010489
136 0.010464
137 0.010440
138 0.010415
139 0.010391
140 0.010367
141 0.010343
142 0.010319
143 0.010296
144 0.010273
145 0.010249
146 0.010227
147 0.010204
148 0.010181
149 0.010159
150 0.010137
151 0.010115
152 0.010093
153 0.010071
154 0.010049
155 0.010028
156 0.010007
157 0.009986
14.033821
9.143061
12.349715
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