项目介绍

这个项目展示了如何使用吸引子网络(Attractor Network)来识别手写数字。项目使用了 scikit-learn 的 load_digits 数据集，并实现了一个基本的吸引子网络类，该类用于训练模型并进行预测。

安装指南

为了运行此项目，您需要安装以下依赖项：

Python 3.x NumPy Matplotlib scikit-learn

您可以使用 pip 安装这些依赖项：

pip install numpy matplotlib scikit-learn Seaborn

使用方法

要使用这个项目，您只需运行包含吸引子网络定义和训练逻辑的脚本。该脚本将训练一个模型来识别手写数字，并在最后显示其在测试集上的准确率和混淆矩阵。

代码说明

AttractorNetwork 类：定义了吸引子网络，包括权重初始化、邻接矩阵创建、softmax 函数、细胞状态更新、训练和预测函数。

数据预处理：使用 scikit-learn 的 load_digits 加载并预处理数据。

训练和评估：定义了网络的细胞数、类别数、学习率和训练周期，然后对网络进行训练并评估其在测试集上的性能。

可视化：使用 Matplotlib 显示混淆矩阵。

#更新LNS22

这个吸引子网络是一个基于 Python 实现的神经网络模型，灵感来自于吸引子网络。

它使用遗传算法来产生最优的连接矩阵，训练网络的权重，可用于分类任务。

这个例子只是一个简单的示例，在修改后可以用于更复杂的分类任务。