hopfield神经网络python代码
时间: 2023-08-31 17:12:29 浏览: 44
以下是一个简单的 Hopfield 神经网络的 Python 代码:
```python
import numpy as np
class HopfieldNetwork:
def __init__(self, num_neurons):
"""
初始化一个 Hopfield 神经网络
:param num_neurons: 神经元数量
"""
self.num_neurons = num_neurons
self.weights = np.zeros((num_neurons, num_neurons))
def train(self, patterns):
"""
训练网络
:param patterns: 训练数据
"""
for pattern in patterns:
pattern = np.reshape(pattern, (1, self.num_neurons))
self.weights += np.dot(pattern.T, pattern)
np.fill_diagonal(self.weights, 0)
def predict(self, pattern, max_iter=100):
"""
预测
:param pattern: 输入模式
:param max_iter: 最大迭代次数
:return: 预测结果
"""
pattern = np.reshape(pattern, (1, self.num_neurons))
prev_pattern = np.zeros((1, self.num_neurons))
for i in range(max_iter):
prev_pattern = pattern
pattern = np.dot(pattern, self.weights)
pattern[pattern >= 0] = 1
pattern[pattern < 0] = -1
if np.array_equal(pattern, prev_pattern):
break
return pattern
```
其中 `num_neurons` 为神经元数量,`patterns` 为训练数据,`train` 方法用于训练网络,`predict` 方法用于预测结果。在 `predict` 方法中,使用了迭代来逐步更新输出,直到更新后的输出与上一次的输出相同或者达到最大迭代次数。