问Python神经网络:运行10次迭代

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for i in xrange(10):
    for thing in nodes:
        Node.update_activation

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# 
#                               Preparations 
# 
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nodes=[] 
NUMNODES=3

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# 
#                                   Node 
# 
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class Node(object): 

    def __init__(self,name=None): 
        self.name=name 
        self.activation_threshold=0.0
        self.net_input=None
        self.outgoing_connections=[] 
        self.incoming_connections=[] 
        self.activation=None

    def addconnection(self,sender,weight=0.0): 
        self.connections.append(Connection(self,sender,weight)) 
        for i in xrange(NUMNODES):#go thru all the nodes calling them i 
            for j in xrange(NUMNODES):#go thru all the nodes calling them j 
                if i!=j:#as long as i and j are not the same 
                    nodes[i].AddConnection(nodes[j])#connects the nodes together 

    def update_input(self): 
        self.net_input=0.0
        for conn in self.connections: 
            self.net_input += conn.wt * conn.sender.activation 
        print 'Updated Input is', self.net_input 

    def update_activation(self): 
        self.activation = self.net_input - 0.5
        print 'Updated Activation is', self.activation 

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#                                   Connection 
# 
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class Connection(object): 

    def __init__(self, sender, reciever, weight=1.0): 
        self.weight=weight 
        self.sender=sender 
        self.reciever=reciever 
        sender.outgoing_connections.append(self) 
        reciever.incoming_connections.append(self) 
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# 
#                                 Other Programs 
# 
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def set_activations(act_vector): 
    """Activation vector must be same length as nodes list"""
    for i in xrange(len(act_vector)): 
        nodes[i].activation = act_vector[i] 

for i in xrange(NUMNODES): 
    nodes.append(Node()) 

for i in xrange(10): 
    for thing in nodes: 
        Node.update_activation 
        Node.update_input