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我正在尝试根据方程 dx/dt = -x + sigma(A*y) + sigma(B*u) + bias 和 y = f(x) 在 python 中编写一个基本的 CNN（细胞神经网络）。它的工作原理如该链接的图中所示。不幸的是，我的程序无法正常工作。我使用了边缘检测模板，但我得到的只是一张较暗的灰度图像！我就是不知道问题出在哪里......这里有一些代码：

gray = img.open('lena.bmp').convert('L')     #gray1 = rgb2gray(img1)
u = np.array(gray.convert('F'))              #grayscale to float
m,n = gray.size                              #get size
z  = u.copy()                                #copy u

def deriv(x, t):                             #derivertive func of x
    x = np.reshape(x,(m,n))                    
    dx = -x + Ib + Bu + Ay
    return np.reshape(dx,m*n)

for s in range(5):
    Bu = sig.convolve2d(u,tempB,'same')          #get sigma(B*u)
    y = func.fs(z)                               #get output y
    Ay = sig.convolve2d(y,tempA,'same')          #get sigma(A*y)

    z   = np.reshape(z,m*n)                      #reshape z to 1-D array
    z   = sint.odeint(deriv, z, time)            #integrate dx/dt
    z   = np.reshape(z[2,:],(m,n))               #reshape z to mxn array
    plt.imshow(z)
    plt.show()

非常感谢。

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