Advertisement

Models of Spiking Neurons - Single Neurons, Populations, Plasticity ...

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

简介：
本书探讨了脉冲神经元模型，涵盖了单个神经元、神经元群体及可塑性等方面的内容，为理解大脑信息处理机制提供了理论基础。 《Spiking Neuron Models》是计算神经科学领域的一本重要专著，涵盖了单个神经元、神经群体以及可塑性等方面的内容。这本书对于学习尖峰神经元模型非常有帮助。作者W. Gerstner是一位杰出的研究者。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Models of Spiking Neurons - Single Neurons, Populations, Plasticity ...
    优质
    本书探讨了脉冲神经元模型，涵盖了单个神经元、神经元群体及可塑性等方面的内容，为理解大脑信息处理机制提供了理论基础。 《Spiking Neuron Models》是计算神经科学领域的一本重要专著，涵盖了单个神经元、神经群体以及可塑性等方面的内容。这本书对于学习尖峰神经元模型非常有帮助。作者W. Gerstner是一位杰出的研究者。
     
  • SpaceTrack Report No.3: Models for the Propagation of NORAD Elements...
    优质
    《SpaceTrack Report No.3》探讨了北美防空司令部（NORAD）轨道元素传播模型，分析其在卫星追踪与预测中的应用，为太空物体精确跟踪提供理论支持。 《Spacetrack Report No.3》文档详细介绍了SGP/SDP、SGP4/SDP4以及SGP8/SDP8等卫星轨道预测模型，并提供了相应的程序代码。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Structural Engineers Perspective on Plasticity
    优质
    本论文从结构工程师视角探讨塑性理论，分析材料在受力变形中的行为特性，提出适用于工程实践的设计方法与准则。 《Plasticity for Structural Engineers》是陈惠发教授的经典教材，在塑性理论方面进行了深入阐述，并对结构工程专业人员具有极大的帮助价值。该领域在土木工程中尤为重要，尤其对于设计和分析承载结构的工程师来说更是如此。了解塑性理论有助于工程师预测并计算材料超过弹性极限后的响应。 本书不仅介绍了塑性理论的基本概念，还探讨了不同载荷和约束条件下材料的塑性行为。塑性理论旨在研究材料在承受负载时进入塑性变形阶段的行为规律及其对结构性能的影响。对于评估结构的安全性、可靠性和经济性而言，了解其塑性特性至关重要。 当结构受到超过弹性极限的力作用时，会发生不可逆的塑性变形，在这种情况下应力分布与弹性状态下的情况有所不同。核心内容包括塑性铰的概念、塑性极限分析方法以及计算结构在进入塑性阶段后的承载能力等。 塑性铰是指材料因弯曲效应导致局部出现大量塑形变化的地方。一旦形成，该区域抗弯强度会显著下降但允许更大范围的旋转发生。它是判断结构是否达到其塑限状态的关键因素之一。 通过上限定理和下限定理可以进行塑性极限分析：前者基于虚拟功原理预测上界破坏荷载；后者则在假设某些位置出现人为塑性铰的情况下估算出下界破坏荷载，从而确定合理的塑料极限负载范围。 计算结构进入塑性变形后的承载能力是应用该理论的重要环节。这涉及到评估材料的强度如何影响设计可靠性的问题，并且直接影响到建筑的设计成本和安全性考量。 基于这些原理的塑性设计方法允许在满足安全要求的前提下合理利用材料性能，减轻重量降低成本，在高层建筑、大跨度结构及抗震设计中尤为适用。 通过具体实例分析，《Plasticity for Structural Engineers》展示了如何将理论知识应用于实际工程实践中。学习该书后工程师们可以更好地理解材料的行为特性，并准确预测不同荷载和环境下的结构表现以及潜在的塑性变形影响，从而在设计过程中做出更有效的决策。
     
  • Spiking Neural Networks.rar_SNN_Neural Networks_Spiking-Neural
    优质
    本资源为Spiking神经网络（SNN）相关资料合集，包含多种关于脉冲神经网络的研究文献、代码示例及教程，适合学习与研究。 ### Spiking Neural Networks (SNN) 深度解析 **一、简介** Spiking Neural Networks（SNN），又称脉冲神经网络，是生物神经网络的一种模拟方式，它通过模仿大脑中神经元的活动模式来工作，即利用尖峰或脉冲进行信息传递。与传统的Artificial Neural Networks (ANNs)相比，SNN在计算模型上更接近于真实的大脑运作机制，并且具有更高的能效和处理时间序列数据的能力。 **二、SNN的工作原理** 1. **神经元模型**：SNN的基本单元是“神经元”，它会接收来自其他神经元的输入脉冲，在积累到一定阈值时释放一个脉冲。这种模型通常基于LIF（Leaky Integrate-and-Fire）或HH（Hodgkin-Huxley）模型。 2. **脉冲编码**：SNN的信息编码方式独特，不是连续数值而是离散的脉冲序列。通过调节脉冲频率、时间和间隔来表示不同的信息内容。 3. **时间依赖性**：由于信息是通过脉冲传递的，因此SNN对时间敏感，并能够捕捉输入数据的时间序列特征。 4. **能量效率**：与ANN中所有神经元同时计算不同的是，只有在有脉冲时SNN才会进行计算操作，这大大降低了计算资源的需求和能耗。 **三、SNN的应用** 1. **视觉处理**：由于其独特的优势，在图像识别及动态场景的实时数据处理方面展现了潜力。 2. **听觉处理**：同样地，它可以用于语音信号分析等领域中模拟人类耳朵对声音的反应机制来解析音频信息。 3. **生物医学应用**：凭借生物学基础优势，SNN在EEG（脑电图）、EMG（肌电图）等领域的生物医学信号处理方面具有潜在的应用价值。 4. **智能硬件**：由于其低能耗特性使得SNN成为物联网设备及边缘计算的理想选择之一。 **四、SNN的训练方法** 1. **转换方法**：将预先训练好的ANN权重转化为适用于SNN使用的参数，例如Bursting和Rate Coding技术。 2. **直接学习法**：包括反向传播算法以及脉冲时间依赖性突触可塑性（STDP）等在内的多种策略可以直接用于对SNN进行训练。 3. **混合方法**：结合转换与直接学习的优势来实现更加高效的模型构建过程。 **五、挑战与未来** 尽管SNN具备诸多优点，但当前仍面临诸如复杂度高和如何平衡准确性和效率等方面的难题。研究者们正致力于开发新的算法及硬件方案以解决这些问题，并推动SNN技术的广泛应用前景。展望未来，Spiking Neural Networks有望在机器学习、人工智能以及神经科学领域发挥更加重要的作用。 **总结** 作为一种模仿生物大脑工作机制的计算模型，SNN具有独特的时间编码特性和高能效优势，在处理时间序列数据、医疗信号分析和低能耗设备等方面展现出巨大潜力。尽管目前仍存在一些挑战，但持续的研究进展正不断推动着这一技术边界的发展，并预示了其未来应用前景的美好蓝图。
     
  • Single Cam D
    优质
    Single Cam D是一款专业的单镜头摄像设备，以其卓越的画质和便携性著称。适用于电影制作、视频博客及专业摄影等众多领域，为用户创造无与伦比的视觉体验。 在Linux环境下使用V4L2与OpenCV库以MJPEG格式读取USB摄像头并实时显示的源代码如下： 1. 首先需要确保系统中安装了必要的开发库，包括v4l2、libopencv-dev等。 2. 使用V4L2 API初始化和打开指定设备（例如/dev/video0）用于访问摄像头。这通常涉及到设置格式为MJPEG，并将分辨率调整到所需的大小。 3. 在OpenCV中创建一个VideoCapture对象来读取视频流，可以通过调用`cv::VideoCapture cap(0);`来进行操作，默认情况下它会自动检测并连接第一个可用的设备。 4. 从摄像头获取每一帧图像并通过imshow函数显示。这需要在循环内完成，并且可能还需要设置适当的延迟以控制帧率和实时性。 5. 当不再使用资源时记得释放它们，包括关闭VideoCapture对象以及结束V4L2操作的相关步骤。 以上是基于Linux环境下的基本流程描述，在实际编写代码过程中还需根据具体需求进行调整和完善。
     
  • Spiking Neural Networks: A Machine Learning Perspective
    优质
    本书从机器学习的角度介绍了脉冲神经网络的基础理论、模型架构及其应用，为读者提供了深入了解和研究该领域的指导。 神经脉冲网络（Spiking Neural Networks，简称SNN）是一种模拟大脑工作原理的计算模型，其灵感来源于脑内神经元通过发放脉冲信号来进行通信的方式。与传统的前馈神经网络和递归神经网络不同的是，SNN在时间维度上能够更好地模仿大脑动态过程中的信息处理机制。 SNN的主要特点包括： 1. 空间及时间的信息处理能力：这种模型可以同时考虑时间和空间因素来模拟生物神经系统中发生的复杂变化。 2. 学习与记忆功能：通过借鉴生物学的启发，如突触可塑性等现象，SNN能够实现类似于大脑的学习和记忆过程。 3. 脉冲编码及传播机制：在SNN内部，信息是以脉冲序列的形式进行传递的。这种稀疏编码方式更接近于真实生物神经元的工作模式。 学习方法方面： - STDP（基于时间依赖性的突触可塑性）：通过调节由于不同时间点发放而产生的影响来调整连接强度。 - 经典算法的应用，如反向传播等，这些也可以被应用于SNN以改进性能或适应特定任务需求。 根据实现方式的不同，SNN可以分为软件模拟和硬件实施两大类： 1. 软件层面：通常利用高性能计算资源进行仿真； 2. 硬件层面：包括数字、模拟甚至量子电路设计，旨在提高效率并加快运算速度。 应用场景方面，SNN有着广泛的应用前景： - 处理脑电数据（如EEG或fMRI）。 - 视听信息的识别与分析。 - 生态环境监测数据分析及预测建模。 - 在生物信息学领域内用于基因序列和蛋白质结构的研究等任务上表现出色。 - 金融市场的趋势预测以及商业决策支持系统中的应用。 此外，SNN还涉及到一些高级主题： - 计算神经遗传模型：探讨神经系统发育与功能之间的联系； - 利用量子计算原理优化网络参数设置的尝试。 未来研究方向可能集中在提高可扩展性、简化算法复杂度、改进硬件设计以及深化对大脑信息处理机制的理解上。此外，新型神经形态架构（如NeuCube）的发展也为SNN提供了新的机遇和挑战。由于其更贴近生物系统的设计理念，SNN被视为人工智能领域中一个重要的发展方向，并有望解决现有深度学习模型中存在的能耗高及稀疏数据难以有效处理等问题。 随着研究的深入和技术的进步，预计未来神经脉冲网络将在智能系统的开发与应用上扮演越来越关键的角色。
     
  • Dataset-of-Gazebo-Worlds-Models-and-Maps: 一组用于测试Navigation2的凉亭世界...
    优质
    Dataset-of-Gazebo-Worlds-Models-and-Maps是一个包含多种仿真环境、模型和地图的数据集，专为在Gazebo中评估与开发机器人导航系统（如Navigation2）而设计。 用于测试Navigation2的一组凉亭世界模型和地图数据集如下： 这些模型已经在Gazebo 9和Gazebo 11上进行了测试。 使用模型的方法： 1. 在.gazebo models目录中复制所需的模型。 或者，设置凉亭的模型路径为models目录。 2. 进入凉亭单词目录并输入gazebo example.world 大多数模型都带有地图。 具体示例： AWS小房子: export GAZEBO_MODEL_PATH=home.gazebomodelssmall_housemodels gazebo small_house.world AWS办公室： export GAZEBO_MODEL_PATH=home.gazebomodelsoffice