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BrainModels:利用BrainPy实现的大脑模型

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简介:
《BrainModels》介绍了使用Python库BrainPy构建的一系列大脑模型。该书深入探讨了如何模拟神经元和突触动态,以及大规模网络结构。 BrainModels 提供了由模拟器实现的标准和规范的大脑模型(包括各种神经元、突触以及网络的直观示例)。此外,我们欢迎用户贡献自己的大脑模型,并通过我们的主页发布它们。这样一来,在新模型完成后就可以轻松地与其他 BrainPy 用户分享。 目前提供的模型有: - 神经元模型 - 突触模型 - 学习规则 安装方法如下: 使用 pip 安装 BrainModels : ``` pip install brainmodels ``` 使用 conda 安装 BrainModels: ``` conda install brainmodels -c brainpy ``` 从源代码安装: ```shell pip install git+https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels # 或者 git clone https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels.git cd BrainModels/ python setup.py develop ```

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  • BrainModels:BrainPy
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    《BrainModels》介绍了使用Python库BrainPy构建的一系列大脑模型。该书深入探讨了如何模拟神经元和突触动态,以及大规模网络结构。 BrainModels 提供了由模拟器实现的标准和规范的大脑模型(包括各种神经元、突触以及网络的直观示例)。此外,我们欢迎用户贡献自己的大脑模型,并通过我们的主页发布它们。这样一来,在新模型完成后就可以轻松地与其他 BrainPy 用户分享。 目前提供的模型有: - 神经元模型 - 突触模型 - 学习规则 安装方法如下: 使用 pip 安装 BrainModels : ``` pip install brainmodels ``` 使用 conda 安装 BrainModels: ``` conda install brainmodels -c brainpy ``` 从源代码安装: ```shell pip install git+https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels # 或者 git clone https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels.git cd BrainModels/ python setup.py develop ```
  • PytorchLSTM
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    本项目使用Python深度学习库PyTorch构建并训练了长短期记忆网络(LSTM)模型,旨在探索序列数据预测的有效性。 使用Pytorch实现LSTM,并且代码中有详细的注释参考了李沐老师的深度学习课程。
  • PyTorchGRU
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  • Python最强.py
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  • TensorFlow Serving部署.docx
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  • MATLAB地震正演
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  • MATLAB地震正演
    优质
    本研究采用MATLAB软件开发地震波传播的数值模拟系统,构建精确的地震正演模型,以分析不同地质条件下的地震波特性。 在地震软件开发过程中,MATLAB被广泛应用,主要用于编写程序以及实现基于MATLAB的地震正演模型计算。
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