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MATLAB-neural-network-toolbox.zip_神经元模型资料

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该资源为MATLAB神经网络工具箱压缩包，内含关于神经元模型的详细资料和示例代码，适用于学习与研究人工神经网络的用户。 本工具箱描述了神经元模型及其传递函数和仿真函数等内容。

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  • MATLAB-neural-network-toolbox.zip_神经元模型资料
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    该资源为MATLAB神经网络工具箱压缩包，内含关于神经元模型的详细资料和示例代码，适用于学习与研究人工神经网络的用户。 本工具箱描述了神经元模型及其传递函数和仿真函数等内容。
     
  • Matlab中的Benchmark模型神经网络代码: Neural-Network
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    这段代码提供了一个在MATLAB环境中运行基准测试的神经网络模型。它有助于研究和比较不同架构下的性能表现，适用于学习与开发神经网络项目。 在MATLAB中实现BP算法以解决两层螺旋问题（Two-Nested-Spirals Problem），该模型包含两个嵌套的螺旋图案‘o’和‘+’，目标是将这两个模式区分开来。为了防止过拟合，在隐藏层的最后一层加入了Dropout技术，并且使用了L2正则化项以优化权重参数。 输出结果采用独热编码（one-hot）表示法并利用softmax函数计算分类概率分布。此外，还需在图上绘制模型的决策边界以便直观地评估模型性能。 整个项目包含四个文件： 1. TwoNestSpiralsUseGivenSet.m：这是主程序脚本，用于生成数据集、训练神经网络以及测试其准确性。 2. ReLU.m 和 ReLUGradient.m：这两个文件分别定义了ReLU激活函数及其梯度计算方法。 3. softmax.m：此文件实现了softmax操作以处理输出层的多分类任务。 需要特别注意的是，在实现前向传播的过程中，应该定义一个通用的函数供训练和测试时共同使用。如果在修改代码过程中不慎更改了训练部分却忘记调整测试段落中的相应逻辑，则需重新审视并修正相关细节。
     
  • 神经网络工具箱 (Neural-Network-Toolbox)
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    神经网络工具箱提供设计、训练和仿真各种深度学习算法及神经网络模型的功能，适用于模式识别、数据分类与预测等任务。 Jx-NNT：神经网络工具箱 此工具箱包含六种类型的神经网络： - 人工神经网络（ANN） - 前馈神经网络（FFNN） - 级联前馈神经网络（CFNN） - 循环神经网络（RNN） - 广义回归神经网络（GRNN） - 概率性神经网络（PNN）
     
  • NeMo_脉冲神经网络工具_Spiking Neural Network
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    NeMo是一款先进的脉冲神经网络工具，专为模拟人脑工作方式设计，适用于深度学习和人工智能研究领域，推动了Spiking Neural Network技术的发展。 国外开发的一款脉冲神经网络工具包支持MATLAB和Python环境，适用于类脑及尖峰神经网络的研究工作。
     
  • MATLAB微分方程代码-神经元动力学建模入门：Modeling Neural Dynamics (Python, 单神经元模型, 数学建模...)
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    本教程介绍如何使用MATLAB编写微分方程代码以进行单神经元模型的动力学模拟，结合数学建模与Python编程技巧，适合初学者掌握神经元动力学的基本原理。 本书旨在作为一门为期一学期的数学和计算神经科学课程的教科书，面向数学、自然科学、工程学或计算机科学专业的高等本科生和研究生。对于微分方程式的介绍，仅需具备基本的数学背景知识即可理解。物理学科的学生只需有基础高中物理学的知识背景；而生物学方面则不需要任何先修条件。 本书涵盖了单个神经细胞及其动力模型的研究，以及通过突触和间隙连接耦合的神经元网络模型、群体节律在神经元网络中的起源与功能及突触可塑性等主题。此外，书中还附带了大量的Matlab程序代码资源，在这些程序的帮助下可以生成相关的图表数据。 同时也有从matlab转换而来的Python代码可供参考使用。
     
  • Matlab中BP神经网络的激活函数代码-BP-Neural-Network-Matlab
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    本资源提供基于MATLAB实现的BP（Back Propagation）神经网络激活函数代码，适用于机器学习和模式识别等领域。 本段落描述了如何在Matlab环境中生成并训练BP（反向传播）神经网络，并提供了一个教程程序BPtrain.m用于实现这一过程。本项目中采用Sigmoid函数作为隐藏层的激活函数，而输出层则使用线性激活函数。 为了确保代码能够顺利运行，在开始之前，请将所有相关的文件添加到Matlab路径里。如果你想修改默认设置以适应自己的需求，则可以在BPtrain.m脚本中调整训练集、神经元数量（在隐藏层）、学习速率、迭代次数以及检查间隔等参数。 当输入和输出的大小均为1时，运行film.m可以生成显示整个训练过程动画效果的小电影文件。此外，在使用过程中也可以随时暂停Bptrain.m，并通过plot(x,y)命令来查看当前阶段的学习成果情况。 注意：如果初次尝试失败的话，请让程序继续执行一段时间后再进行检查；这可能是由于脚本在另一个工作空间中停止导致的问题。 希望您可以通过这个项目享受到BP神经网络与Matlab编程的乐趣！欢迎随时提出反馈意见及优化建议。
     
  • LIF神经元模型与spiking neuron（脉冲神经元）_神经脉冲_neuron_脉冲神经元_LIF神经元matlab
    优质
    本资源介绍和探讨了LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元模型及其在脉冲神经网络中的应用，并提供了基于MATLAB的实现方法，适用于学习和研究。 LIF脉冲神经元的Matlab实现代码。
     
  • 基于MATLAB的神经元模型
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    本项目采用MATLAB平台构建和模拟了多种神经元模型，深入探究了神经网络动力学特性及其在信息处理中的作用。 MATLAB 程序语言编写的神经元模型Spiking Response Model代码。这段文字描述了一个使用 MATLAB 编程语言实现的 Spiking Response Model 的神经元模型代码。
     
  • IF神经元模型的Matlab代码
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    这段简介可以描述为：IF神经元模型的Matlab代码提供了实现积分放电（Integrate-and-Fire）神经元模拟的详细Matlab编程指南，适用于研究和教育用途。 IF神经元模型包括单放电和连续放电两种情况，并且每种情况下都有详细的解释。该模型的主要积分公式为：V_vect(i+1) = V_inf + (V_vect(i) - V_inf)*exp(-dt/tao); 其中，此表达式描述了膜电压随时间变化的动态过程。
     
  • 经典的HH神经元模型MATLAB程序
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    本简介提供一个基于经典HH（Hodgkin-Huxley）神经元模型的MATLAB实现程序。该程序模拟了动作电位产生过程，并可调整参数以研究其动力学特性。适合神经科学与计算建模的学习者使用。 经典HH神经元模型的Matlab程序使用龙格库塔方法求解。