language: C++ 4.7.2 (gcc-4.7.2)
date: 684 days 19 hours ago
link:
visibility: public 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <conio.h>
 
using namespace std;
 
int main() {
        double InputValue[2];
        double InputWeight[2][5];
        double InputError[2][5];
        double HiddenOutput[5];
        double HiddenWeight[5];
        double HiddenError[5];
        double Output;
        double LearningRate = 1;
        
        int trainingSet[4][3] = {
                             {1, 1, 0},
                             {0, 0, 0},
                             {1, 0, 1},
                             {0, 1, 1}
                             };
 
      for (int i = 0; i < 2; i++){
          for (int j = 0; j < 5; j++) {
              //Set input weight
              InputWeight[i][j] = rand()/(double)RAND_MAX; //  0  -  1
           }
      }
      
      for (int i = 0; i < 5; i++) {
          //Set hidden weight
          HiddenWeight[i] = rand()/(double)RAND_MAX;    
      }
      
      
      double totalError = 0;
      do { //TRAIN
          totalError = 0;
      //train eachSet
      for (int tSet = 0; tSet < 4; tSet++) {
          //Set the input
          for (int i = 0; i < 2; i++)
              InputValue[i] = trainingSet[tSet][i];
          
          //Set output to 0
          for (int i = 0; i < 2; i++) {
              for (int j = 0; j < 5; j++) {
                  HiddenOutput[j] = 0;    
              }    
          }
          
          //calculate activation of hidden
          for (int j = 0; j < 5; j++) {
             for (int i = 0; i < 2; i++) {
                  HiddenOutput[j] += InputWeight[i][j]*InputValue[i];
              }    
              
              //Sigmoid
              HiddenOutput[j] = 1 / (1 + exp(-HiddenOutput[j]));
          }
          
          //set the output layer to 0
          Output = 0;
          
          for (int i = 0;i < 5; i++) {
              Output += HiddenOutput[i] * HiddenWeight[i];
          }
          
          //Sigmoid
          Output = 1 / (1 + exp(-Output));
          
          double OutputError = (trainingSet[tSet][2] - Output) * Output * (1-Output);
          
          //Set Hidden Error to 0
          for (int i = 0; i < 5; i++) {
              HiddenError[i] = 0;
          }
          
          for (int i = 0; i < 5; i++) {
              HiddenError[i] += HiddenWeight[i] * OutputError;
          }          
              
          
          for (int i = 0; i < 2; i++) {
              for (int j = 0; j < 5; j++) {
                  InputError[i][j] = 0;    
              }    
          }    
          
          for (int i = 0; i < 2; i++) {
              for (int j = 0; j < 5; j++) {
                  InputError[i][j] += InputWeight[i][j] * HiddenError[j];
              }    
          }    
          
          for (int i = 0; i < 2; i++) {
              for (int j = 0; j < 5; j++) {
                  InputWeight[i][j] += LearningRate * HiddenError[j] * InputValue[i];
              }    
          }  
              
          for (int i = 0; i < 5; i++) {
              HiddenWeight[i] = LearningRate * OutputError * HiddenOutput[i];    
          }    
              
          totalError += pow((trainingSet[tSet][3] - Output), 2) / 2;    
      }
          cout << totalError << endl;
          //getch();
      } while (totalError > 0.01);
 
      //Test
      
       for (int tSet = 0; tSet < 4; tSet++) {
          //Set the input
          for (int i = 0; i < 2; i++)
              InputValue[i] = trainingSet[tSet][i];
          
          //Set output to 0
          for (int i = 0; i < 2; i++) {
              for (int j = 0; j < 5; j++) {
                  HiddenOutput[j] = 0;    
              }    
          }
          
          //calculate activation of hidden
          for (int j = 0; j < 5; j++) {
             for (int i = 0; i < 2; i++) {
                  HiddenOutput[j] += InputWeight[i][j]*InputValue[i];
              }    
              
              //Sigmoid
              HiddenOutput[j] = 1 / (1 + exp(-HiddenOutput[j]));
          }
          
          //set the output layer to 0
          Output = 0;
          
          for (int i = 0;i < 5; i++) {
              Output += HiddenOutput[i] * HiddenWeight[i];
          }
          
          //Sigmoid
          Output = 1 / (1 + exp(-Output));
          
          cout << Output << endl;
          
       }
       
       getch();
      
      return 0;
}