Neurolab -> newhop 如何工作？

问题描述

我需要为 Hopfield 循环网络编写一个算法。我发现 python 库似乎解决了我的问题。这就是所谓的神经实验室。如果有人对此有所了解，请向我解释发生了什么。 下面的代码：

import numpy as np
import neurolab as nl

# N E R O
target =  [[1,1,1],[1,[0,0]]

chars = ['N','E','R','O']
target = np.asfarray(target)
target[target == 0] = -1

# Create and train network
net = nl.net.newhop(target)

output = net.sim(target)
print("Test on train samples:")
for i in range(len(target)):
    print(chars[i],(output[i] == target[i]).all())

print("\nTest on defaced N:")
test =np.asfarray([0,1])
test[test==0] = -1
out = net.sim([test])
print ((out[0] == target[0]).all(),'Sim. steps',len(net.layers[0].outs))

这些行是怎么回事？

创建和训练网络

net = nl.net.newhop(target)

输出 = net.sim(目标)

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）