ホップフィールドニューラルネットワークの問題が分かりません

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

#define n_neuron 120
#define n_pattern 4
#define n_row 10
#define n_column 12
#define noise_rate 0.20

int pattern[n_pattern][n_neuron] = {
{1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1},
{1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},
{1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, -1, -1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1},
{1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1,
1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1}};

int w[n_neuron][n_neuron];
int v[n_neuron];
//
/* Output the patterns, to confirm they are the desired ones */
//
void Output_Pattern(int k)
{
int i, j;

printf("Pattern[%d]:\n", k);
for (i = 0; i < n_row; i++)
{
    for (j = 0; j < n_column; j++)
        printf("%2c", (pattern[k][i * n_column + j] == -1) ? '*' : ' ');
    printf("\n");
}
printf("\n\n\n");
getchar();

}

//
/* Output the state of the network in the form of a picture */
//
void Output_State(int k)
{
int i, j;

printf("%d-th iteration:\n", k);
for (i = 0; i < n_row; i++)
{
    for (j = 0; j < n_column; j++)
        printf("%2c", (v[i * n_column + j] == -1) ? '*' : ' ');
    printf("\n");
}
printf("\n\n\n");
getchar();

}

//
/* Store the patterns into the network */
//
void Store_Pattern()
{
int i, j, k;

for (i = 0; i < n_neuron; i++)
{
    for (j = 0; j < n_neuron; j++)
    {
        w[i][j] = 0;
        for (k = 0; k < n_pattern; k++)
            w[i][j] += pattern[k][i] * pattern[k][j];
        w[i][j] /= (double)n_pattern;
    }
    w[i][i] = 0;
}

}

//
/* Recall the m-th pattern from the network /
/ The pattern is corrupted by some noises */
//
void Recall_Pattern(int m)
{
int i, j, k;
int n_update;
int net, vnew;
double r;

for (i = 0; i < n_neuron; i++)
{
    r = (double)(rand() % 10001) / 10000.0;
    if (r < noise_rate)
        v[i] = (pattern[m][i] == 1) ? -1 : 1;
    else
        v[i] = pattern[m][i];
}
Output_State(0); /* show the noisy input pattern */

k = 1;
do
{
    n_update = 0;
    for (i = 0; i < n_neuron; i++)
    {
        net = 0;
        for (j = 0; j < n_neuron; j++)
            net += w[i][j] * v[j];
        if (net >= 0)
            vnew = 1;
        if (net < 0)
            vnew = -1;
        if (vnew != v[i])
        {
            n_update++;
            v[i] = vnew;
        }
    }
    Output_State(k); /* show the current result */
    k++;
} while (n_update != 0);

}

//
/* Initialize the weights */
//
void Initialization()
{
int i, j;

for (i = 0; i < n_neuron; i++)
    for (j = 0; j < n_neuron; j++)
        w[i][j] = 0;

}

//
/* The main program */
//
int main()
{
int k;

for (k = 0; k < n_pattern; k++)
    Output_Pattern(k);

Initialization();
Store_Pattern();
for (k = 0; k < n_pattern; k++)
    Recall_Pattern(k);

}

ホップフィールドニューラルネットワークに12x10個のニューロンがあるとする。以下のように与えられたいくつかのパターンをネットワークに格納し、そのうちのどれかをノイズによって破壊されたパターンで呼び出したいと思う。
このアルゴリズムを実装するコンピュータプログラムを書け。
ノイズを0％、10％、15％にしてパターンを呼び出してみる。

この問題教えてください。