写出hopfield的c语言代码

Hopfield神经网络是一种基于反馈的神经元模型，用于解决模式识别、分类和优化问题。以下是一个简单的Hopfield神经网络的C语言代码实现：

#include<stdio.h>
#include<conio.h>
#define N 3 // 网络中神经元数目
#define M 4 // 学习向量数目

int x[M][N]={{1,1,1},{1,-1,-1},{-1,-1,1},{-1,1,-1}}; // 学习向量
int w[N][N]; // 权重矩阵

int sgn(int x)
{
    if(x>=0) return 1;
    else return -1;
}

int main()
{
    int i,j,k;
    for(i=0;i<N;i++)
        for(j=0;j<N;j++)
        {
            if(i==j) w[i][j]=0; // 对角线元素为0
            else
            {
                w[i][j]=0;
                for(k=0;k<M;k++)
                    w[i][j]+=x[k][i]*x[k][j];
            }
        }

    int input[N]={-1,1,-1}; // 输入向量
    int output[N];
    for(i=0;i<N;i++)
    {
        output[i]=0;
        for(j=0;j<N;j++)
            output[i]+=w[i][j]*input[j];
        output[i]=sgn(output[i]);
    }

    printf("Input vector: ");
    for(i=0;i<N;i++) printf("%d ",input[i]);

    printf("\nOutput vector: ");
    for(i=0;i<N;i++) printf("%d ",output[i]);

    return 0;
}

上述代码实现了一个简单的Hopfield神经网络，该网络学习4个3维向量，并对一个新的向量进行模式识别。其中，sgn函数表示sigmoid函数，用于输出一个二元值。