热的东西显然会变凉。房间会会人沮丧地变得凌乱。几乎同样,消息会失真。逆转这些情况的短期策略分别是重新加热、 做卫生和使用 Hopfield 网络。本文向您介绍了三者中的最后一个,它是一个只需要特定的参数就可以消除噪声的算法。net.py 是一个特别简单的 Python 实现,将向您展示它的基本部分如何结合到一起,以及为何 Hopfield 网络有时可以自失真的图案中 重新得到原图案。尽管这个实现有局限性,不过仍然可以让您获得关于 Hopfield 网络的很多有益且有启发作用的经验。 您寻求的是什么? 我假定您是因为遇到了一些计算上的问题而来阅读本文。有人向您建议,一些神经网络算法可能会提供解决