最近邻耦合网络python实现
时间: 2023-07-07 09:28:21 浏览: 108
最近邻耦合网络(Hopfield Network)是一种能够存储和恢复模式的神经网络模型。其Python实现可以使用NumPy库来进行矩阵计算,以下是一个简单的实现示例:
```python
import numpy as np
class HopfieldNetwork:
def __init__(self, pattern_size):
self.pattern_size = pattern_size
self.weights = np.zeros((pattern_size, pattern_size))
def train(self, patterns):
for pattern in patterns:
pattern = pattern.reshape(-1, 1)
self.weights += np.dot(pattern, pattern.T)
np.fill_diagonal(self.weights, 0)
def predict(self, pattern):
pattern = pattern.reshape(-1, 1)
output = np.dot(self.weights, pattern)
output[output >= 0] = 1
output[output < 0] = -1
return output.reshape(-1)
```
在上面的代码中,我们定义了一个HopfieldNetwork类,其中包括train方法用于训练模型,predict方法用于预测新模式。具体实现中,我们使用numpy库来进行矩阵计算,通过np.dot计算输入模式和权值矩阵的乘积,再通过阈值函数将输出值转化为1或-1。