给出python代码实现ART算哒

在Python中，实现ART算法需要使用一些科学计算库，如NumPy、scikit-learn或者其他专门针对神经网络的库，如PyTorch或TensorFlow的低级别API。这里给出一个简单的ART算法实现示例，使用的是`sklearn.neural_networks`模块的`RPROPPlus`类，它是基于快速传播（RPROP）的学习规则：

from sklearn.neural_network import RpropPlus
import numpy as np

class ARTNetwork:
    def __init__(self, input_size, pattern_size):
        self.nn = RpropPlus(hidden_layer_sizes=(pattern_size,), random_state=0)
        self.input_size = input_size
        self.pattern_size = pattern_size

    def train(self, patterns):
        # 将输入数据转换为一维数组
        patterns_1d = patterns.reshape(-1, self.input_size)
        self.nn.fit(patterns_1d)

    def reconstruct(self, new_input):
        new_input_1d = new_input.reshape(1, -1)
        output = self.nn.predict(new_input_1d)
        return output[0]

# 使用示例
art_net = ARTNetwork(input_size=10, pattern_size=5)  # 假设我们有10维输入和5个模板
patterns = np.random.rand(100, 10)  # 创建一些训练样本
art_net.train(patterns)

new_input = np.random.rand(10)  # 测试新输入
reconstructed = art_net.reconstruct(new_input)

请注意，这只是一个基础版本的ART网络实现，实际应用可能需要进一步调整，例如添加反馈机制和动态调整模板等。此外，上述代码并未包含ART的自组织映射部分，如果需要完整实现ART-SOM（竞赛型自组织映射），则需要更复杂的代码结构。