第三代SNN神经网络的MATLAB模拟。

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简介：
该资源包含MATLAB 2021a版本，并附带了仿真操作的录像视频，这些录像视频采用Windows Media Player进行播放。其应用领域主要集中在SNN脉冲神经网络方面。内容方面，它基于MATLAB开发了一种第三代SNN脉冲神经网络的仿真模型。具体而言，计算周期设定为epoch = T/ms；使用循环结构，从i=1到floor(epoch/4)迭代执行；在每个迭代周期内，j从1到4进行遍历。在每次循环中，程序会根据输入信号的特定位置触发脉冲：loc = fix(4*(i-1)*ms + find(input(1,:) == 1) * ms); inputSpikes(1, loc) = 1; 类似地，程序也会根据输入和输出信号的特定位置触发脉冲，并记录相应的脉冲数量。请务必留意MATLAB左侧当前文件夹路径的设置，确保其指向程序所在的文件夹位置，以便于参考视频录制过程中的相关指导。

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客服

基于MATLAB的第三代SNN神经网络仿真

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本研究利用MATLAB平台开发了第三代脉冲神经网络(SNN)仿真实验系统，深入探索其在复杂信号处理与模式识别中的应用潜力。版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。领域：SNN脉冲神经网络内容：基于MATLAB的第三代SNN脉冲神经网络仿真实现。代码如下： ```matlab epoch = T / ms; for i = 1:floor(epoch / 4) for j = 1:4 loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(input(1, :) == 1) * ms); inputSpikes(1, loc) = 1; loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(input(2, :) == 1) * ms); inputSpikes(2, loc) = 1; loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(output(1, :) == 1) * ms); outputSpikes(1, loc) = 1; end end 注意事项：运行MATLAB时，请确保当前工作文件夹路径为程序所在的位置，具体操作可以参考提供的视频教程。

基于MATLAB的第三代SNN脉冲神经网络IF-Neurons神经元模拟与仿真，附带操作视频

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本项目采用MATLAB平台构建了第三代SNN（脉冲神经网络）模型，并详细模拟了IF-Neurons神经元的行为。包含实用的操作指导视频，便于学习和应用。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：SNN脉冲神经网络 3. 内容：第三代SNN脉冲神经网络中IF_Neurons神经元的MATLAB模拟和仿真实验。在SNN脉冲神经网络中的IF_Neurons神经元仿真过程中，代码如下所示： ``` RI = I_e_vect(i) * R_m; if (V_vect(i) > V_th) % 神经元产生脉冲 spike_flag=1; Times=0; end ``` 4. 注意事项：在运行MATLAB程序时，请确保当前文件夹路径为程序所在的位置，具体操作可以参考提供的视频录像。

用PyTorch模拟尖峰神经网络（SNN）- Python开发

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本项目利用Python编程语言及PyTorch深度学习框架，实现尖峰神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的建模与仿真。通过此实践，探索SNN在处理时间序列数据方面的优势，并优化其性能以适用于多种应用场景。 BindsNET 是一个尖峰神经网络仿真库，旨在开发用于机器学习的受生物启发的算法。它是一个 Python 软件包，利用 PyTorch 的张量功能在 CPU 或 GPU 上模拟尖峰神经网络（SNN）。该软件包作为正在进行的研究的一部分，在生物学启发的神经与动力系统（BINDS）实验室中被应用于解决机器学习和强化学习问题。

SNN脉冲神经网络.py

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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。

基于SNN的脉冲神经网络图像识别【MATLAB代码】

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本项目采用MATLAB编写，实现了一种基于Spiking Neural Network (SNN)的图像识别系统。通过模仿生物神经系统中的信号传递机制，该模型能够高效地处理和分类视觉数据。项目提供了详细的代码示例及文档说明。利用第三代人工神经网络中的单个脉冲神经元进行学习可以实现字符识别。通过MATLAB编写了Tempotron类，并测试了二十六个字母图片，效果良好且计算量较小。详细算法参见Rober Gutig的论文《Tempotron: a neuron that learns spike timing-based decisions》。与卷积神经元相比，脉冲神经元主要以脉冲时间序列编码信息，在计算量和所需训练样本数量方面具有优势，成为当前研究热点之一。在机器视觉和图像处理领域，脉冲神经网络展现出了较大的潜力和发展空间。

MATLAB模糊神经网络的代码

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本代码展示了如何在MATLAB中构建和应用模糊神经网络，适用于进行复杂的模式识别与控制系统设计。 fnnFnnSimu 是一个用于模糊神经网络仿真的 MATLAB 函数。其功能是调用经过训练的模糊神经网络模型，并对输入样本进行仿真。该函数的格式为 `retstr = FnnSimu(kd, sj, td)`，其中参数说明如下： - kd：学习阈值。 - sj：学习进度。 - td：仿真输入数据。

基于MATLAB的三层神经网络模型

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BindSNet: 用PyTorch仿真尖峰神经网络(SNN)

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简介：BindSNet是一款基于PyTorch框架开发的工具包，专为尖峰神经网络(SNN)的模拟与研究设计。它提供了高效、灵活的模块来支持SNN模型的构建和训练，助力深入探索脉冲式计算在人工智能领域的应用潜力。 BindsNET 是一个用于在 CPU 或 GPU 上使用 Tensor 功能模拟尖峰神经网络（SNN）的 Python 软件包。它是一个专门为了开发适用于机器学习（ML）和强化学习（RL）问题的受生物启发算法而设计的库。该软件包作为正在进行的研究的一部分，用于将 SNN 应用到这些问题中，并提供实验集合、结果分析功能以及实验结果图等。 BindsNET 的文档可以在相关页面找到。它需要 Python 3.6 及以上版本，并且可以通过其 git 存储库安装：`pip install git+https://github.com/BindsNET/bindsnet.git`

The Brian Simulator在SNN脉冲神经网络中的开源模拟与仿真指南

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《The Brian Simulator》是一份专注于使用SNN（尖峰神经网络）技术进行开源模拟和仿真的详细指导手册。它为研究者提供了先进的工具，以深入探索大脑功能的复杂性，并促进该领域的创新和发展。官网指南的翻译版本包括我已完成翻译的ipynb文件、源文件、pdf文件、markdown文件以及整理后导出的Word文件。原网页地址是https://brian2.readthedocs.io/en/stable/resources/tutorials/1-intro-to-brian-neurons.html，而我的翻译版已发布在博客中。