Advertisement

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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 神经脉冲网络模型
    优质
    神经脉冲网络模型是一种模拟生物神经系统中信息处理机制的人工智能计算架构，特别专注于研究和模仿大脑中的脉冲（或称尖峰）通信方式。这种模型对于理解与设计高效能、低功耗的机器学习系统具有重要意义。 SNN图像识别使用pyNN编写的代码用于训练单层前馈尖峰网络，并具有全连接特性，以此来建立任意输入与目标输出尖峰模式之间的关联。或者，也可以将输入模式与由其他（教师）神经元提供的目标输出尖峰模式相关联。更多细节请参考Gardner和Grüning在2016年的研究《用于精确时间编码的SNN中的监督学习》。
     
  • 脉冲神经网络模型
    优质
    脉冲神经网络模型是一种模仿生物神经元运作机制的人工神经网络模型，采用脉冲形式进行信息传递和处理，在低功耗、实时数据处理方面具有显著优势。 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）是一种模拟生物神经系统行为的计算模型，在理解和模仿大脑工作机制方面具有重要意义。与传统的基于数值权重更新的神经网络（如深度学习中的多层感知器）不同，SNN更注重通过脉冲进行的信息传递。 在SNN中，神经元不会像传统神经网络那样连续处理信息，而是在接收到足够的输入刺激时产生一次或多次脉冲。这种脉冲的发生时间和频率可以编码不同的信息，使得SNN更加接近生物神经系统异步、事件驱动的特性。其设计灵感来源于大脑中的突触和轴突等结构及其相互作用。 《仿生脉冲神经网络》可能涵盖了如何构建这些网络，包括不同类型的神经元模型（如Leaky Integrate-and-Fire, Spike Response Model）以及各种突触模型（如延迟突触、可塑性突触）。这些模型试图模仿生物神经元的电生理特性，例如电压门控离子通道和突触后电流。 《背景知识》可能包括有关大脑皮层结构及神经编码理论等基础内容。了解这些有助于理解SNN的生物学依据，并解释为何这种计算模型对人工智能领域具有吸引力。此外，《背景知识》还讨论了SNN在处理时间序列数据以及异步信息方面的优势，及其在视觉、听觉感知任务上的潜在应用。 《概述》可能是一个关于脉冲神经网络的基本介绍，涵盖了其基本概念、历史发展及其他类型神经网络的区别，并探讨当前研究热点。此外，《概述》也可能涉及训练方法，例如基于反向传播算法的适应性或采用生物启发的学习规则（如STDP）来实现权重更新等技术细节。 SNN是一个跨学科的研究领域，融合了神经科学、计算机科学和工程学等多个领域的知识和技术。通过深入研究与开发SNN，我们有望获得更高效且灵活的人工智能系统，并进一步揭开大脑运作机制的神秘面纱。
     
  • SNN脉冲神经网络.py
    优质
    SNN脉冲神经网络.py 是一个Python脚本文件，用于实现和模拟基于生物神经元模型的脉冲神经网络。该代码可用于研究、教育及开发类脑计算应用。 SNN脉冲神经网络值得大家关注和研究。
     
  • LIF神经元模型分析
    优质
    LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元模型是一种简化的生物神经元计算模型，用于模拟和研究大脑信息处理机制。 基于MATLAB的单个LIF神经元放电模型允许用户自定义定点发放的时间。
     
  • 利用两种脉冲神经网络预测脑电图中的癫痫发作——基于neuron LIF神经元模型的研究_SNN
    优质
    本研究采用基于LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元模型的两类脉冲神经网络，旨在预测脑电图中癫痫发作，通过模拟人脑神经系统的工作方式，提高癫痫早期预警系统的准确性和可靠性。 我们使用两种脉冲神经网络模型来预测脑电图中的癫痫发作信号，并从“Study 005”数据集中获取训练资料。“Study 005”记录了一位21岁男性患者8天的病情，他患有简单的部分性癫痫发作。录音涵盖了大脑两侧多个通道的数据；我们选择了LTD4作为分析中唯一的渠道，主要是为了减小输入数据量。 在特征选择方面，我们决定利用脑电波的频率空间表示方式，因为这有助于更有效地挑选出重要的脑电波类别，并减少输入数据的同时保持有意义的信息。我们在8至30赫兹范围内选取了大约135个均匀分布的样本点进行分析。
     
  • 基于MATLAB 2021a的SNN中IF神经元脉冲仿真的测试
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a软件平台，针对基于积分发射（IF）模型的 spiking neural network (SNN) 进行仿真与测试，深入分析其脉冲发放特性。 版本：MATLAB 2022a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：SNN（脉冲神经网络）。 内容描述：本段文字涉及在SNN中的IF神经元脉冲的MATLAB仿真。具体参数如下： - 时间步长 `dt` 设定为 0.1 毫秒 (ms)。 - 总运行时间 `t_time` 设定为 100 毫秒(ms)。 - 突触阈值电压 `V_th` 设定为 10 mV。 - 静息膜电位 `V0` 设定为 1 mV。 - 膜电阻 `R_m` 设置为 10 MΩ（兆欧姆）。 - 时间常数 `tau` 定义为 10 ms。 - 突触后脉冲后的电压重置值 `V_res` 设定为 1 mV。 注意事项：在运行MATLAB程序时，请确保当前工作文件夹路径正确指向包含仿真代码的文件夹。具体操作可参考提供的视频教程。
     
  • 脉冲耦合神经网络(PCNN)的输出脉冲编程
    优质
    本研究探讨了脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像处理领域的应用，重点分析并设计了优化其输出脉冲的方法，以提升图像分割和特征提取的效果。 程序的目的是绘制脉冲耦合神经网络输出脉冲的二维图像，以演示PCNN的工作过程。
     
  • 脉冲神经网络：模型、算法及应用
    优质
    《脉冲神经网络：模型、算法及应用》一书深入探讨了脉冲神经网络的基本原理与前沿技术，涵盖从基础理论到实际应用的全面内容。 脉冲神经网络是当前最接近生物神经系统的人工智能模型，在类脑智能领域占据核心地位。本段落首先介绍了各种常用的脉冲神经元模型以及前馈和循环型的脉冲神经网络结构；接着讨论了脉冲神经网络的时间编码方式，并在此基础上系统地阐述了其学习算法，包括无监督学习和监督学习两种类型。其中，监督学习又细分为基于梯度下降、结合尖峰时间依赖可塑性（STDP）规则以及利用脉冲序列卷积核的三大类方法；随后列举了该网络在控制领域、模式识别及类脑智能研究中的应用案例，并介绍了各国脑计划中将脉冲神经网络与神经形态处理器相结合的实际运用情况；最后，本段落还分析了当前脉冲神经网络面临的挑战和难题。
     
  • 从卷积神经网络到脉冲神经网络的Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含了一系列从传统卷积神经网络（CNN）过渡至现代脉冲神经网络（SNN）的MATLAB实现代码。通过这些代码，学习者可以深入了解不同类型的神经网络架构及其在MATLAB中的应用实践，促进对深度学习技术中动态变化的理解和研究进展。 不会脉冲神经网络没关系，这个Matlab程序可以将卷积神经网络转换为脉冲神经网络。