霍普菲尔德神经网络python实现
时间: 2023-07-07 16:40:22 浏览: 58
霍普菲尔德神经网络是一种基于感知机模型的前馈神经网络,它可以被用于分类和回归问题。以下是一个简单的Python实现:
```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,`HopfieldNetwork`类包含两个方法:`train`和`predict`。`train`方法用于训练模型,接受一个二维数组`patterns`作为输入,其中每一行代表一个训练样本。`predict`方法用于预测输出,接受一个一维数组`pattern`作为输入,返回一个一维数组,表示预测输出。
使用示例:
```python
patterns = np.array([
[1, -1, 1, -1],
[-1, 1, -1, 1],
[1, 1, 1, -1]
])
model = HopfieldNetwork(pattern_size=4)
model.train(patterns)
test_pattern = np.array([1, -1, 1, -1])
predicted_pattern = model.predict(test_pattern)
print(predicted_pattern) # 输出 [-1 1 1 -1]
```
在上面的例子中,我们使用一个包含3个训练样本的模型,并将其用于预测一个测试样本。
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