bam代码

我不确定你想要什么类型的 BAM 代码。BAM（Bidirectional Associative Memory）是一种神经网络模型，可以用于模式识别和关联记忆。以下是一个简单的 Python 代码，实现了一个简单的 BAM 模型：

import numpy as np

class BAM:
    def __init__(self, pattern1, pattern2):
        self.pattern1 = np.array(pattern1)
        self.pattern2 = np.array(pattern2)
        self.weights = np.outer(self.pattern1, self.pattern2)
    
    def retrieve(self, pattern):
        pattern = np.array(pattern)
        activation1 = np.dot(pattern, self.weights)
        activation2 = np.dot(activation1, self.weights.T)
        return activation2

pattern1 = [1, 0, 1]
pattern2 = [0, 1, 0]
bam = BAM(pattern1, pattern2)
retrieved_pattern = bam.retrieve([1, 1, 0])
print(retrieved_pattern)

这个代码实现了一个简单的 BAM 模型，其中 `pattern1` 和 `pattern2` 是网络的两个模式（输入和输出），`weights` 是网络的权重矩阵。`retrieve` 方法可以用来检索一个输入模式的输出。在上面的例子中，我们创建了一个 BAM 网络，其中输入模式为 `[1, 0, 1]`，输出模式为 `[0, 1, 0]`。然后我们用输入模式 `[1, 1, 0]` 来检索输出模式。