用python实现细胞神经网络

细胞神经网络（Cellular Neural Network，CNN）是由John Hopfield和David Tank于1986年提出的一种神经网络模型，它的特点是在一个二维或三维的网格上进行并行计算。CNN可以用来进行图像处理、模式识别、机器学习等任务。

下面是一个用Python实现CNN的简单示例代码：

import numpy as np

class CNN:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.weights = np.random.rand(size, size)
        
    def step(self, input):
        output = np.zeros((self.size, self.size))
        for i in range(1, self.size-1):
            for j in range(1, self.size-1):
                output[i][j] = np.tanh(input[i-1:i+2, j-1:j+2] * self.weights).sum()
        return output

# 测试
cnn = CNN(5)
input = np.random.rand(5, 5)
output = cnn.step(input)
print(output)

在这个示例代码中，我们定义了一个CNN类，其中包含了一个二维的权重矩阵。在step方法中，我们对输入的二维矩阵进行卷积运算，得到一个输出的二维矩阵。卷积运算的过程是对每一个细胞进行计算，计算方法是用一个3x3的窗口来覆盖该细胞周围的8个细胞，然后将这9个细胞的值与权重矩阵相乘，并取tanh函数的值，最后将这9个tanh值相加得到该细胞的输出值。

这个示例代码只是一个简单的CNN模型，实际上CNN还可以有很多变种，比如用更复杂的权重矩阵、用不同的激活函数等等。但是这个示例代码可以帮助我们理解CNN的基本原理。