C++中反向传播算法的简单实现

#include  < cmath > #include  < ctime > #define  frand() ((double)rand()/(double)RAND_MAX) #define  sigmoid(x) (1/(1+exp(-(x)))) #define  sqr(x) ((x)*(x)) bool  ANN_Predict( int  i_d,  int  h_d,  int  o_d,  double   * w_i_h,  double   * w_h_o,  double   * x,  double   * h,  double   * y) ... {    double *fw_i_h = w_i_h, sum = 0;    double *fx = x, *fh = h;    for (int i = 0; i < h_d; i++)    ...{        sum = 0; fx = x;        for (int j = 0; j < i_d; j++)            sum+=*(fw_i_h++) * *(fx++);        *(fh++) = sigmoid(sum);    }    double *fw_h_o = w_h_o, *fy = y;    for (int i = 0; i < o_d; i++)    ...{        sum = 0; fh = h;        for (int j = 0; j < h_d; j++)            sum+=*(fw_h_o++) * *(fh++);        *(fy++) = sigmoid(sum);    }    return 1;} bool  back_propagate( double   * o_delta,  double   * h_delta,  int  i_d,  int  h_d,  int  o_d,  double   * x,  double   * h,  double   * y,  double   * ty,  double   * w_i_h,  double   * w_h_o,  double   * c_i_h,  double   * c_h_o,  double  n,  double  m) ... {    double *fo_delta = o_delta;    double *fy = y, *fty = ty;    for (int i = 0; i < o_d; i++, fy++, fty++, fo_delta++)        *fo_delta = *fty*(1-*fty)*(*fy-*fty);    double sum = 0, change = 0;    double *fw_h_o = w_h_o, *ffw_h_o = NULL;    double *fh_delta = h_delta, *fh = h;    for (int i = 0; i < h_d; i++, fw_h_o++, fh_delta++, fh++)    ...{        sum = 0; ffw_h_o = fw_h_o; fo_delta = o_delta;        for (int j = 0; j < o_d; j++, fo_delta++, ffw_h_o+=h_d)            sum+=*ffw_h_o * *fo_delta;        *fh_delta = *fh*(1-*fh)*sum;    }    fw_h_o = w_h_o; double *fc_h_o = c_h_o; fh = h;    for (int i = 0; i < h_d; i++, fh++, fw_h_o++)    ...{        ffw_h_o = fw_h_o; fo_delta = o_delta;        for (int j = 0; j < o_d; j++, fo_delta++, ffw_h_o+=h_d)        ...{            change = *fo_delta * *fh;            *ffw_h_o+=change*n+*fc_h_o*m;            *(fc_h_o++) = change;        }    }       double *fw_i_h = w_i_h, *ffw_i_h = NULL;    double *fc_i_h = c_i_h, *fx = x;    for (int i = 0; i < i_d; i++, fx++, fw_i_h++)    ...{        ffw_i_h = fw_i_h; fh_delta = h_delta;        for (int j = 0; j < h_d; j++, fh_delta++, ffw_i_h+=i_d)        ...{            change = *fh_delta * *fx;            *ffw_i_h+=change*n+*fc_i_h*m;            *(fc_i_h++) = change;        }    }} bool  ANN_Training( int  i_d,  int  h_d,  int  o_d,  int  C,  int  T,  double   * x,  double   * w,  double   * y,  double   * w_i_h,  double   * w_h_o,  double  n,  double  m) ... {    double *c_i_h = (double*)malloc(i_d*h_d*sizeof(double));    double *c_h_o = (double*)malloc(h_d*o_d*sizeof(double));    double *h = (double*)malloc(h_d*sizeof(double));    double *ty = (double*)malloc(o_d*sizeof(double));    double *h_delta = (double*)malloc(h_d*sizeof(double));    double *o_delta = (double*)malloc(o_d*sizeof(double));    double *fw_i_h = w_i_h, *fw_h_o = w_h_o, *fw = w;    srand(time(NULL));    for (int i = 0; i < i_d*h_d; i++, fw_i_h++) *fw_i_h = frand()*4-2;    for (int i = 0; i < h_d*o_d; i++, fw_h_o++) *fw_h_o = frand()*4-2;    double *fx = x, *fy = y;    for (int i = 0; i < C; i++)    ...{        fx = x; fy = y; fw = w;        for (int j = 0; j < T; j++, fx+=i_d, fy+=o_d, fw++)        ...{            ANN_Predict(i_d, h_d, o_d, w_i_h, w_h_o, fx, h, ty);            back_propagate(o_delta, h_delta, i_d, h_d, o_d, fx, h, fy, ty, w_i_h, w_h_o, c_i_h, c_h_o, *fw*n, ((j > 0) ? *(fw-1):*(w+T))*m);        }    }    free(c_i_h); free(c_h_o); free(h); free(ty); free(h_delta); free(o_delta);    return 1;}