神经网络的偏差和方差,神经网络均方误差公式

1、你好，想跟你要一下神经网络的代码，看到你之前解答过问题，谢谢了

// BP.cpp : Defines the entry point for the console application.
//该程序实现神经网络的BP算法，输入节点数，输出节点数，隐层数，隐层节点数任意，由用户决定。
//其中隐层数指的是总共层数包含输出层，比如说异或算法为2层，第一层节点数为2，第二层也即输出层节点数为1，输入点数为2 。
//但是该程序对异或算法实现并不理想，对多层多节点的神经网络有较好的结果
#include "stdafx.h"
#include "iostream.h"
#include
#include
#include
#include
#include "stdio.h "
#define MAXCOUNT 1e5 //迭代训练次数上限 1的10的正5次幂
//精度0.001的随机浮点数,范围在-0.5——0.5
//rand()取0到32767,最大为2147483647. %模运算表示余数为0到1000之间，所以乘上浮点数0。001f就是0-1之间的数，再减去0.5,就是-0.5到+0.5
float randf()
{
return (float)((rand() % 1001) * 0.001f-0.5);
}
//高斯随机数产生函数
//这样生成的高斯分布随机数序列的期望为0.0，方差为1.0。若指定期望为E，方差为V，则只需增加：X = X * V + E;
double gaussrand()
{
static double V1, V2, S;
static int phase = 0;
double X;
if(phase == 0) {
do {
double U1 = (double)rand() / RAND_MAX;
double U2 = (double)rand() / RAND_MAX;
V1 = 2 * U1 - 1;
V2 = 2 * U2 - 1;
S = V1 * V1 + V2 * V2;
} while(S >= 1 || S == 0);
X = V1 * sqrt(-2 * log(S) / S);
} else
X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S );
phase = 1 - phase;
return X;
}
//定义一个多层前向BP网络
class BP
{
public:
double ***p;//记录所有的权值
double ***ddp;//记录所有的权值增量
int *pnode;//记录每一层的节点数
double **pnodey;//记录每组每一层的节点的输出值
double **ddlj;//记录每组每一层的节点的ddlj
double **pX; //记录输入样本
double **pY; //记录输入理想输出值
int Sidenum; //隐层数目
int Inputnodenum;
int outputnodenum;
int yangbenzushu;
BP()
{
Sidenum=0;
Inputnodenum=0;
outputnodenum=0;
yangbenzushu=0;
}
~BP()
{
for(int m=0;m {
for(int n=0;n {
delete[] p[m][n];
delete[] ddp[m][n];
}
delete[] p[m];
delete[] ddp[m];
}
delete[] p;
delete[] ddp;
p=NULL;
ddp=NULL;
if(p==NULL)
delete [] pnode;
for(int M=0;M {
delete[] pnodey[M];
delete[] ddlj[M];
}
delete[] pnodey;
delete[] ddlj;
pnodey=NULL;
ddlj=NULL;
}
//完成所有权值的初始化
void getW(int sidenum,int inputnodenum,int outputnodenum1,int yangbenzu)
{
Sidenum=sidenum;
yangbenzushu= yangbenzu;//样本组数目
Inputnodenum=inputnodenum;
outputnodenum=outputnodenum1;
p=new double **[sidenum];//记录所有权值
ddp=new double **[sidenum];//权值增量
pnode=new int [sidenum+1];//包含输入层，输出层每一层的节点数.
for(int i=0;i {
int data=0;
cout<<"请输入第"< cin>>data;
pnode[i]=data;
}
for (int j=0;j {
p[j]=new double* [pnode[j+1]]; //首先P[j]层有多少个节点,就有多少个指针,每个指针指向一个权值数组.因为p[j]是二级指针,存放的是某指针的地址,某指针可以指向一维数组.
ddp[j]=new double*[pnode[j+1]];//同上
for (int k=0;k {
ddp[j][k]=new double[pnode[j]+1];//表示第j层的第k个节点指向的是一个数组,这个数组里存的是这个节点的权值.
p[j][k]=new double[pnode[j]+1];
for (int t=0;t {
ddp[j][k][t]=0;//每一层的权值初始化为0 表示的是第j层的第k个节点,第t个输入的输入权值.
if(t==0)p[j][k][t]=-fabs(randf());//每一层的阀值初始化 第0个元素.
else p[j][k][t]=randf();//每一层的权值初始化
}
}
}
//为记录每一层的节点的输出值和ddlj的指针开辟内存
pnodey=new double *[Sidenum]; //一共有Sidenum层.
ddlj=new double *[Sidenum];
for(int p=0;p {
pnodey[p] = new double [pnode[p+1]+1];//每层一共有节点数+1个输出
ddlj[p]=new double [pnode[p+1]];// 这个是做什么的？？
pnodey[p][0]=1;//每组每层的首值为1,这个值是为了与阈值相乘,这也是为什么会有上面+1个输出
}
}
/**********************/
//每个节点输出函数
double fas(double s)
{
double t;
t=1.0/(exp(-s)+1);
return t;
}
/************************************************/
//该函数用来记录样本值和理想输出值
void INPUT(int yangbenzushu1 )
{
pY=new double*[yangbenzushu1];//yangbenzushu1数量个理想输出
pX=new double*[yangbenzushu1];//yangbenzushu1数量个样本
for(int yu=0;yu {
pX[yu]=new double[Inputnodenum+1];//每个样本的维数是输入点个数+1
pY[yu]=new double[outputnodenum+1];//输出的维数也是输出点个数+1
}
//每组样本的首值赋为1， 这样就可以使下标对应的比较好
for(int yu1=0;yu1 {
pX[yu1][0]=1;
pY[yu1][0]=1;
}
cout<<"请输入样本输入值"< for(int yuy=0;yuy for(int yy=1;yy<=Inputnodenum;yy++)
{
if(yy==Inputnodenum) cout< cout<<"X["< cin>>pX[yuy][yy];
}
cout<<"请输入样本理想输出值"< for(int yuy1=0;yuy1 for(int yy1=1;yy1<=outputnoden