# temp001

Sep 27th, 2020
468
Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
1. #include <stdio.h>
2. #include <math.h>
3.
4. const int t_rows=1000;
5. double training_set_inputs[t_rows][2], training_set_outputs[t_rows];
6. double teller, avgtot, avg, sqerrtot, f_out_requested,oldvalue;
7. double  reqf_out1,reqf_out1L,reqf_out1K,reqf_out1aL,reqf_out1aK,reqf_out2L,reqf_out2K,reqf_out1M,reqf_out1aM,reqf_out2M, reqf_out1a, reqf_out2, reqf_out3;
8. double a_out[4],a_weight[4];
9. double req_a_out[4];
10. double f_out1K, f_out1aK,f_out2K, f_out3, f_out1L, f_out1aL, f_out2L, f_out1M, f_out1aM, f_out2M;
11. double f_out1 = 0,f_out2 = 0, f_out1a = 0;
12. double learn=0.06;
13. double err;
14. bool block1, block2, block3, block4, block0;
15. int i=0,J;
16.
17. struct MiddleNode {
18.     double  weight[2];
19.     double  output[2];
20. };
21.
22.
23. struct InputNode {
24.     double  weight[30];
25.     double  output[30];
26. };
27.
28. struct OutputNode {
29.     double  weight[1];
30.     double  output[1];
31. };
32.
33.
34. double outt2(double (*array)[t_rows][2], int b)
35. {
36.     double calc;
37.
38.        calc= pow((*array)[b][0],1)+2.5*pow((*array)[b][1],1);
39.
40.
41.     return calc;
42. }
43.
44.
45.
46.
47. double fx(double x)
48. {
49.     return exp(x)-exp(-x)/(exp(x)+exp(-x));
50.
51. }
52.
53.
54. double fd(double x)
55. {
56.     return 4/pow((exp(x)+exp(-x)),2);
57.
58. }
59.
60. double set()
61. {
62.     return 0.00;
63. }
64.
65.
66. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
67. {
68.   srand (time(NULL));
69.
70.   InputNode inputnode[2];
71.   MiddleNode hiddennode[30];
72.   MiddleNode hiddennode2[2]; //2nd block of 'hidden' nodes
73.   OutputNode outputnode[1];
74.
75.
76.
77.
78.       for (int create = 0; create < t_rows; create++) {
79.
80.                 bool redo=false;
81.
82.                 do
83.                 {
84.                 training_set_inputs[create][0]= (rand() % 60) + 20.00;
85.                 training_set_inputs[create][1]= (rand() % 60) + 20.00;
86.
87.                 training_set_outputs[create] = outt2(&training_set_inputs, create);
88.
89.                    if (training_set_outputs[create]==0) redo=true;
90.
91.
92.                 }  while (redo==true);
93.
94.
95.
96.
97.             }
98.
99.
100.
101.
102.
103.
104. for(auto& rows: training_set_inputs)
105.     {
106.         for(auto& elem: rows)
107.         {
108.         elem =  1.00/elem;
109.         }
110.     }
111.
112.
113. for (auto& number : training_set_outputs)
114.     {
115.         number =  1.00/number;
116.      }
117.
118.
119. double requested_data1=21;double requested_data2=31;
120.  requested_data1=1.00/requested_data1;
121.  requested_data2=1.00/requested_data2;
122.
123.  for (J = 0; J <= 29; J++) {
124.                                 inputnode[0].weight[J]=set();
125.                                 inputnode[1].weight[J] =set();
126.                                 hiddennode[J].weight[0] =set();
127.                                 hiddennode[J].weight[1] =set();
128.
129.                             }
130.
131.                             hiddennode2[0].weight[0] =set();
132.                             hiddennode2[1].weight[0] =set();
133.                             outputnode[0].weight[0] =set();
134.
135.
136.
137.
138.
139. teller=0;
140.
141.                 while (1)
142.                             {
143.                             i++;
144.
145.                             //int q = rand()%(t_rows);
146.                             for (int q=0; q < t_rows; q++)
147.
148.                              {
149.
150.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
151.                                                               inputnode[0].output[J] = fx(training_set_inputs[q][0] * inputnode[0].weight[J]);
152.                                                               }
153.
154.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
155.                                                               inputnode[1].output[J]= fx(training_set_inputs[q][1] * inputnode[1].weight[J]);
156.                                                               }
157.
158.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
159.                                                               hiddennode[J].output[0] = fx(inputnode[0].output[J] * hiddennode[J].weight[0] + inputnode[1].output[J] * hiddennode[J].weight[0]);
160.                                                               }
161.
162.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
163.                                                               hiddennode[J].output[1] = fx(inputnode[0].output[J] * hiddennode[J].weight[1] + inputnode[1].output[J] * hiddennode[J].weight[1]);
164.                                                               }
165.
166.
167.                                     hiddennode2[0].output[0] = fx(hiddennode[0].output[0] * hiddennode2[0].weight[0] + hiddennode[1].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[2].output[0] * hiddennode2[0].weight[0] + hiddennode[3].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[4].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[5].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[6].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[7].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[8].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[9].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[10].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[11].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[12].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[13].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[14].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[15].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[16].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[17].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[18].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[19].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[20].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[21].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[22].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[23].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[24].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[25].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[26].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[27].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[28].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[29].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]);
168.                                     hiddennode2[1].output[0] = fx(hiddennode[0].output[1] * hiddennode2[1].weight[0] + hiddennode[1].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[2].output[1] * hiddennode2[1].weight[0] + hiddennode[3].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[4].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[5].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[6].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[7].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[8].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[9].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[10].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[11].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[12].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[13].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[14].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[15].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[16].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[17].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[18].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[19].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[20].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[21].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[22].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[23].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[24].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[25].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[26].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[27].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[28].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[29].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]);
169.
170.                                     outputnode[0].output[0] = fx(hiddennode2[0].output[0] * outputnode[0].weight[0]+hiddennode2[1].output[0] * outputnode[0].weight[0]);
171.
172.
173.
174.
175.                             err = 2*( outputnode[0].output[0] - training_set_outputs[q] );
176.                             sqerrtot = sqerrtot + pow( outputnode[0].output[0] - training_set_outputs[q],2);
177.
178.
179.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
180.                                                                 inputnode[0].weight[J] -= learn * err * training_set_inputs[q][0] * fd(inputnode[0].output[J])  * hiddennode[J].weight[0] *hiddennode2[0].weight[0]* outputnode[0].weight[0];
181.                                                               }
182.
183.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
184.                                                                 inputnode[0].weight[J] -= learn * err * training_set_inputs[q][0] * fd(inputnode[0].output[J])  * hiddennode[J].weight[0] *hiddennode2[1].weight[0]* outputnode[0].weight[0];
185.                                                               }
186.
187.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
188.                                                               inputnode[1].weight[J] -= learn * err * training_set_inputs[q][1] * fd(inputnode[1].output[J])  * hiddennode[J].weight[0]* hiddennode2[0].weight[0] * outputnode[0].weight[0];
189.                                                               }
190.
191.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
192.                                                               inputnode[1].weight[J] -= learn * err * training_set_inputs[q][1] * fd(inputnode[1].output[J])  * hiddennode[J].weight[0]* hiddennode2[1].weight[0] * outputnode[0].weight[0];
193.                                                               }
194.
195.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
196.                                                               hiddennode[J].weight[0] -= learn * err * (inputnode[0].output[J]+inputnode[1].output[J]) * fd(hiddennode[J].output[0]) *hiddennode2[0].weight[0]*  outputnode[0].weight[0];
197.                                                               }
198.
199.                                     for (J = 0; J <= 29; J++) {
200.                                                               hiddennode[J].weight[0] -= learn * err * (inputnode[0].output[J]+inputnode[1].output[J]) * fd(hiddennode[J].output[0]) *hiddennode2[1].weight[0]*  outputnode[0].weight[0];
201.                                                               }
202.
203.                                                                 hiddennode2[0].weight[0] -= learn * err * (hiddennode[0].output[0]+hiddennode[1].output[0]+hiddennode[2].output[0]+hiddennode[3].output[0]+hiddennode[4].output[0]+hiddennode[5].output[0]+hiddennode[6].output[0]+hiddennode[7].output[0]+hiddennode[8].output[0]+hiddennode[9].output[0]+hiddennode[10].output[0]+hiddennode[11].output[0]+hiddennode[12].output[0]+hiddennode[13].output[0]+hiddennode[14].output[0]+hiddennode[15].output[0]+hiddennode[16].output[0]+hiddennode[17].output[0]+hiddennode[18].output[0]+hiddennode[19].output[0]+hiddennode[20].output[0]+hiddennode[21].output[0]+hiddennode[22].output[0]+hiddennode[23].output[0]+hiddennode[24].output[0]+hiddennode[25].output[0]+hiddennode[26].output[0]+hiddennode[27].output[0]+hiddennode[28].output[0]+hiddennode[29].output[0])*fd(hiddennode2[0].output[0])*outputnode[0].weight[0];
204.                                                                 hiddennode2[1].weight[0] -= learn * err * (hiddennode[0].output[1]+hiddennode[1].output[1]+hiddennode[2].output[1]+hiddennode[3].output[1]+hiddennode[4].output[1]+hiddennode[5].output[1]+hiddennode[6].output[1]+hiddennode[7].output[1]+hiddennode[8].output[1]+hiddennode[9].output[1]+hiddennode[10].output[1]+hiddennode[11].output[1]+hiddennode[12].output[1]+hiddennode[13].output[1]+hiddennode[14].output[1]+hiddennode[15].output[1]+hiddennode[16].output[1]+hiddennode[17].output[1]+hiddennode[18].output[1]+hiddennode[19].output[1]+hiddennode[20].output[1]+hiddennode[21].output[1]+hiddennode[22].output[1]+hiddennode[23].output[1]+hiddennode[24].output[1]+hiddennode[25].output[1]+hiddennode[26].output[1]+hiddennode[27].output[1]+hiddennode[28].output[1]+hiddennode[29].output[1])*fd(hiddennode2[1].output[0])*outputnode[0].weight[0];
205.
206.                                                                 outputnode[0].weight[0] -= learn * err * (hiddennode2[0].output[0]) * fd(outputnode[0].output[0]);
207.
208.
209.
210.
211.
212.
213.
214.
215.
216.
217.
218.
219.
220.
221.
222.
223.
224.
225.                             }
226.
227.
228.
229.
230.
231.
232.                             //if (i>20000)
233.                               if (int(i)%15==1)          {
234.
235.
236.                              for (J = 0; J <= 29; J++) {
237.                                                         inputnode[0].output[J] = fx(requested_data1 * inputnode[0].weight[J]);
238.                                                         }
239.
240.
241.                             for (J = 0; J <= 29; J++) {
242.                                                         inputnode[1].output[J]= fx(requested_data2 * inputnode[1].weight[J]);
243.                                                     }
244.
245.                             for (J = 0; J <= 29; J++) {
246.                                                         hiddennode[J].output[0] = fx(inputnode[0].output[J] * hiddennode[J].weight[0] + inputnode[1].output[J] * hiddennode[J].weight[0]);
247.                                                      }
248.
249.                             for (J = 0; J <= 29; J++) {
250.                                                         hiddennode[J].output[1] = fx(inputnode[0].output[J] * hiddennode[J].weight[1] + inputnode[1].output[J] * hiddennode[J].weight[1]);
251.                                                      }
252.
253.
254.                                                      hiddennode2[0].output[0] = fx(hiddennode[0].output[0] * hiddennode2[0].weight[0] + hiddennode[1].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[2].output[0] * hiddennode2[0].weight[0] + hiddennode[3].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[4].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[5].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[6].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[7].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[8].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[9].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[10].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[11].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[12].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[13].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[14].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[15].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[16].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[17].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[18].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[19].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[20].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[21].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[22].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[23].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[24].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[25].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[26].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[27].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[28].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]+ hiddennode[29].output[0] * hiddennode2[0].weight[0]);
255.                                                      hiddennode2[1].output[0] = fx(hiddennode[0].output[1] * hiddennode2[1].weight[0] + hiddennode[1].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[2].output[1] * hiddennode2[1].weight[0] + hiddennode[3].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[4].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[5].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[6].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[7].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[8].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[9].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[10].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[11].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[12].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[13].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[14].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[15].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[16].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[17].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[18].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[19].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[20].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[21].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[22].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[23].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[24].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[25].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[26].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[27].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[28].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]+ hiddennode[29].output[1] * hiddennode2[1].weight[0]);
256.
257.                                                      outputnode[0].output[0] = fx(hiddennode2[0].output[0] * outputnode[0].weight[0]+hiddennode2[1].output[0] * outputnode[0].weight[0]);
258.
259.                                                     oldvalue = f_out_requested;
260.                                                     f_out_requested = 1.00/outputnode[0].output[0];
261.
262.
263.                                                     teller = teller +1.00;
264.                                                     avgtot = avgtot + abs(f_out_requested);
265.                                                     avg=avgtot/teller;
266.                                                     printf("\n\n%d Error: %.19lf Output for value %lf as new requested1 data req2 %lf ,output %.20lf,average: %.2lf diff: %lf",i,sqerrtot,1.00/requested_data1,1.00/requested_data2,f_out_requested,avg, oldvalue-f_out_requested );
267.                                                     sqerrtot = 0;
268.
269.                                                     if (teller==100) { teller=0;avgtot=0;}
270.
271.
272.
273.
274.
275.
276.                                           }
277.
278.
279.
280.
281.
282.
283.                           }
284.
285.
286.
287.     scanf("%d", &i);
288.
289.     return 0;
290. }
291.
RAW Paste Data