用python实现LNN算法

LNN（Logic Neural Networks）算法是一种将逻辑推理和神经网络相结合的深度学习算法，它能够通过学习逻辑规则来进行推理和分类任务。下面是一个用Python实现LNN算法的示例代码：

import numpy as np

class LNN:
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size):
        self.input_size = input_size
        self.output_size = output_size
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 初始化权重和偏差
        self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size))
        self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.b2 = np.zeros((1, self.output_size))
        
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    def forward(self, X):
        # 前向传播
        self.z = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a = self.sigmoid(self.z)
        self.z2 = np.dot(self.a, self.W2) + self.b2
        self.y_hat = self.sigmoid(self.z2)
        
        return self.y_hat
    
    def train(self, X, y, epochs, lr):
        for epoch in range(epochs):
            # 前向传播
            y_hat = self.forward(X)
            
            # 计算损失
            loss = np.mean((y_hat - y) ** 2)
            
            # 反向传播
            d_y_hat = 2 * (y_hat - y)
            d_z2 = d_y_hat * self.y_hat * (1 - self.y_hat)
            d_W2 = np.dot(self.a.T, d_z2)
            d_b2 = np.sum(d_z2, axis=0, keepdims=True)
            d_a = np.dot(d_z2, self.W2.T)
            d_z = d_a * self.a * (1 - self.a)
            d_W1 = np.dot(X.T, d_z)
            d_b1 = np.sum(d_z, axis=0)
            
            # 更新参数
            self.W1 -= lr * d_W1
            self.b1 -= lr * d_b1
            self.W2 -= lr * d_W2
            self.b2 -= lr * d_b2
            
            # 打印损失
            if epoch % 100 == 0:
                print('Epoch:', epoch, 'Loss:', loss)

这是一个简单的LNN实现，其中包括了前向传播、反向传播和参数更新等步骤。你可以通过调用train方法来训练LNN模型，例如：

# 创建模型
model = LNN(input_size=2, output_size=1, hidden_size=3)

# 训练模型
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])
model.train(X, y, epochs=1000, lr=0.1)

# 预测结果
y_pred = model.forward(X)
print(y_pred)

这里使用了一个简单的异或逻辑门的例子来训练LNN模型，你可以根据自己的需求修改输入、输出和隐藏层的大小，以及训练次数和学习率。