Листинг 11 – Выполнение предсказания для зашумленного образа

N = 50

noisy_spider = make_a_noise(spider.copy(),N)

patterns = [rectangle,triangle,circle,spider]

hopfield_net.train(patterns)

print("Зашумленный образ\t Ошибка в {0} пикселей ({1}%)".format(N, round(N / 196 * 100) ))

plt.matshow(noisy_spider)

plt.show()

restored_pattern = hopfield_net.predict(noisy_spider)

print("Полученное предсказание")

plt.matshow(restored_pattern)

plt.show()

print("Исходный образ")

plt.matshow(spider)

plt.show()

# Вычисление ошибки

print("Ошибка восстановления:")

if (np.sum(spider.flatten() != restored_pattern.flatten())) != 0:

    print(np.sum(noisy_spider.flatten() != restored_pattern.flatten()) / (np.sum(spider.flatten() != restored_pattern.flatten())))

else:

  print(0)

 

Рисунок 6 – Зашумленный образ и его восстановление