神经网络实现异或

#include 
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#include 
#define N_SAMPLES 4
/***************
网络如下： 
o-------
0  \    \
   2o----o3
1  /    /
o-------
****************/
float X[N_SAMPLES][2] = {10011100};           //每个训练的输入 
float d[N_SAMPLES] = {1100};                         //每个训练的标准输出 
float w03w02w13w12w23;
float theta[4];
float delta[4];

float e;
float E_sum;
float E_bar;
float E = 0.000001;

float eta = 0.001;

float v[4];
float y[4];
float abs（float a）
{
      if（a>=0） return a;
      if（a<0） return （0-a）;
} 
float sigmoid（float v）             
{
	float f;
	f=1/（1+exp（-v））;
	return f;
}
float sigmoid_1（float v）
{
    return sigmoid（v）*（1-sigmoid（v））;
}
int init（）
{
    srand（（unsigned）time（NULL））;
    w03 = rand（）/32767.0 - 0.5;
    w02 = rand（）/32767.0 - 0.5;
    w13 = rand（）/32767.0 - 0.5;
    w12 = rand（）/32767.0 - 0.5;
    w23 = rand（）/32767.0 - 0.5;
    theta[0] = rand（）/32767.0 - 0.5;
    theta[1] = rand（）/32767.0 - 0.5;
    theta[2] = rand（）/32767.0 - 0.5;
    theta[3] = rand（）/32767.0 - 0.5;
}
int main（）
{
    init（）;
    do
    {
        E_sum = 0.0;
        int i;
        for （i = 0;