简单Hopfield网络模式召回

Question

这里有一个简单的Hopfield网络，我是在我正在读的一本书的帮助下写的。我想让你回顾一下，并给我你的建议，特别是关于节点更新部分(主要功能的最后一部分)。

示例：

网络应该记住这些模式: 1111,1010,0101,1001,0110。

如果你进入：

1100

网络将回忆起这种模式：

0110

Hopfield.h.h

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <math.h>

class Hopfield_neuron
   {
     protected:
            int activation;
            friend class Hopfield_network;

     public:
            int weight[4];
            Hopfield_neuron() {};
            Hopfield_neuron(int *j);
            int act(int , int*);
   };

  class Hopfield_network
   {
     public:
     Hopfield_neuron neuron[4];
     int output[4];
     int threshold(int);
     void update(int, int*, int*);
     void activation(int j[4]);
     Hopfield_network(int*, int*, int*, int*);
   };

main.cpp

#include "Hopfield.h";

Hopfield_neuron::Hopfield_neuron(int *j)
{
     for(int i=0; i<4; i++)
       {
           weight[i] = *(j+i);
       }
}

int Hopfield_neuron::act(int m, int *pattern)
{
    int a = 0;

    for(int i=0; i<4; i++)
      {
         a += pattern[i] * weight[i];
      }

     return a;
 }

 int Hopfield_network::threshold(int k)
 {
     if ( k >= 0)
         return 1;
     else
        return 0;
  }

 void Hopfield_network::update(int node, int *pattern, int *weight)
 {
        int vin = 0;
        for(int i=0; i<4; i++)
          {
             vin += pattern[i] * weight[i];
          }

         if(threshold(vin) != pattern[node])
           {
                pattern[node] = threshold(vin);
           }
  }

 Hopfield_network::Hopfield_network(int nrn0[4], int nrn1[4], int nrn2[4],        int nrn3[4])
  {
          neuron[0] = Hopfield_neuron(nrn0);
          neuron[1] = Hopfield_neuron(nrn1);
          neuron[2] = Hopfield_neuron(nrn2);
          neuron[3] = Hopfield_neuron(nrn3);
  }

  void Hopfield_network::activation(int *pattern)
  {
         for(int i=0; i<4; i++)
           {
              neuron[i].activation = neuron[i].act(4, pattern);
              output[i] = threshold(neuron[i].activation);
           }
  } 

  void main()
  {
         int pattern1[] = {1,1,0,0};

         int weight1[] = { 0, -5,  4,  4};
         int weight2[] = {-5,  0,  4,  4};
         int weight3[] = { 4,  4,  0, -5};
         int weight4[] = { 4,  4, -5,  0};

        std::cout<<"This is hopfield network with a single layer of 4";
        std::cout<<"\nfully interconnected neurons. The network should  recall the \nPatterns 1111, 1010, 0101, 1001, 0110 correctly.\n";

        Hopfield_network h1(weight1, weight2, weight3, weight4);

        h1.activation(pattern1);

       for(int i=0; i<4; i++)
          {
              if(h1.output[i] == pattern1[i])
               {
                   std::cout<<"\n pattern = "<<pattern1[i]<<"  output = "<<h1.output[i]<<"  component matches";
               }
              else
              {
                   std::cout<<"\n pattern = "<<pattern1[i]<<"  output = "<<h1.output[i]<<"  discrepancy occured";
              }
         }


        int choosedNodes[8] = {1,2,3,4,1,2,3,4};
        int weight[4];

        for(int i=0; i<8; i++)
          {
              switch(choosedNodes[i])
                 {
                    case 1: weight[0] =  0; weight[1] = -5;  weight[2] =   4;  weight[3] =  4; 
                    break;
                    case 2: weight[0] = -5; weight[1] =  0;  weight[2] =   4;  weight[3] =  4; 
                    break;
                    case 3: weight[0] =  4; weight[1] =  4;  weight[2] =   0;  weight[3] = -5;  
                    break;
                    case 4: weight[0] =  4; weight[1] = 4;   weight[2]  = -5;  weight[3] =  0; 
                     break;

                  }
             h1.update(choosedNodes[i]-1, pattern1, weight);
         }

         std::cout<<"\n\n The recalled Pattern\n";


         for(int i=0; i<4; i++)
           {
               std::cout<<"\n pattern = "<<pattern1[i];

           }

          std::cin.get();
  }

Answer 1

你的压痕很不一致。为缩进选择一些空格，并坚持它。

Hopfield.h.h

• 您正在使用一些C库(<stdio.h>和<math.h>)在C++中。他们应该分别是<cstdio>和<cmath>。您也可以删除它们，因为它们似乎并不在使用。最后，您应该将<iostream>移动到.cpp文件，因为它不在头文件中使用。一般来说，头文件应该有尽可能少的链接，因为其他文件依赖于它们，并且可能会受到它们的影响和破坏。
• 在Hopfield_neuron中，您应该使用private而不是protected。只有当另一个类要从它继承时，才需要后者。而且，weight不应该是public，因为它是数据成员。
• Hopfield_network不应该完全是public。前三个数据成员应该是private，而成员函数可以保留public。

main.cpp

• 不要使用void作为main()的S返回类型。它可能被一些不兼容的编译器所允许，但它仍然被认为是不标准的。它应该只返回int。
• 数组边界使用“魔术号”4。你可以考虑把它变成一个常数，这样它的意义就被赋予了。如果您需要修改这个值，这还允许您只在一个区域中进行更改。
• threshold()只需使用单行三元语句:返回(k >= 0)？1: 0；您还应该使其为const，因为它不修改任何数据成员: int Hopfield_network::threshold(int k) const {}
• 从Hopfield_network()参数行的末尾删除多余的空格: Hopfield_network::Hopfield_network(int nrn04.，int nrn14.，int nrn24.，int nrn34.)
• 使用诸如std::vector之类的存储容器来代替C样式数组。如果可能的话，不应该在C++中使用后者。原因之一是将它们传递给函数会导致它们衰变为指针。这已经发生在您的许多功能中。
• 考虑将每个语句作为单独的行放在switch中。这有助于提高可读性，防止水平线字符数量增加。