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基于神经网络权重确定的MATLAB代码-SpikeRNN: 尖峰神经网络

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简介：
SpikeRNN是一款利用MATLAB开发的尖峰神经网络工具箱，采用先进的神经网络权重确定技术，为用户提供高效且准确的计算模型。 该存储库提供了构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架（KimR.、LiY. 和 Sejnowski TJ., 2019）。代码分为两部分：一部分用于连续速率 RNN 的 Python 实现，另一部分用于加标 RNN 的 MATLAB 实现。Python 部分需要 TensorFlow (版本 1.5.0 或 1.10.0)、numpy（版本 1.16.4）和 scipy（版本 1.3.1）。MATLAB 部分则实现了泄漏的集成解雇（LIF）网络，并已测试于 MATLAB R2016a 和 R2016b 版本中。 使用方法包括首先训练速率 RNN 模型，然后将该模型映射到 LIF 尖峰 RNN。

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  • 基于神经网络权重确定的MATLAB代码-SpikeRNN: 尖峰神经网络
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    SpikeRNN是一款利用MATLAB开发的尖峰神经网络工具箱，采用先进的神经网络权重确定技术，为用户提供高效且准确的计算模型。 该存储库提供了构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架（KimR.、LiY. 和 Sejnowski TJ., 2019）。代码分为两部分：一部分用于连续速率 RNN 的 Python 实现，另一部分用于加标 RNN 的 MATLAB 实现。Python 部分需要 TensorFlow (版本 1.5.0 或 1.10.0)、numpy（版本 1.16.4）和 scipy（版本 1.3.1）。MATLAB 部分则实现了泄漏的集成解雇（LIF）网络，并已测试于 MATLAB R2016a 和 R2016b 版本中。 使用方法包括首先训练速率 RNN 模型，然后将该模型映射到 LIF 尖峰 RNN。
     
  • 基于神经网络权重确定的MATLAB代码-DANNCE:丹斯
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    DANNCE:丹斯是一款创新性的软件工具，它利用深度学习技术中的神经网络来自动确定最优权重参数。该工具采用MATLAB编程实现，专为科研和工程领域中复杂数据处理与分析设计，显著提升模型训练效率与精度。 DANNCE（用于计算人类学的3维对齐神经网络）是由Timothy Dunn、Jesse Marshall、Diego Aldarondo、William Wang 和 Kyle Severson 使用 MATLAB 编写的代码存储库中的一个项目，它是一种卷积神经网络 (CNN)，可以从多个角度拍摄视频中确定行为动物上用户定义解剖标志的3D位置。与现有的2D关键点检测方法相比，DANNCE 的主要创新在于它是完全三维的，能够理解图像特征、相机和地标在三维空间中的关系。 我们使用了大型数据集进行预训练，该数据集中包含大鼠运动捕捉及同步视频的数据，因此标准网络对啮齿动物的行为和姿态具有广泛的先验知识。DANNCE 能够追踪地标，并且其性能可以很好地转移到小鼠和其他哺乳动物上，在不同的摄像机视角、类型以及照明条件下依然有效。 使用 DANNCE 需要启用 CUDA 的 GPU 和适当的驱动程序，我们已经在多种 NVIDIA GPU 上测试了它的效果，包括 Titan V, Titan X Pascal, Titan RTX, V100 以及 Quadro P5000。
     
  • 基于Verilog的尖峰神经网络代码实现----
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    本研究探讨了利用Verilog硬件描述语言来设计和实现尖峰神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的方法。通过模拟生物神经系统中的尖峰活动，我们开发了一套高效的SNN代码库，旨在提高计算效率与灵活性。该工作为构建高性能、低功耗的神经形态系统提供了新的途径。 尖峰神经网络的Verilog代码实现
     
  • 基于MATLAB的神经网络权重确定代码 - ART2MonitoringHybridSystem：结合ART-2神经网络与机器监控的混合系统
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    本项目采用MATLAB实现了一种结合ART-2自适应共振理论神经网络和机器监控系统的混合模型，旨在通过优化神经网络权重来提升系统的实时监控性能。 这段文字描述了一个使用MATLAB实现的混合系统，该系统结合了ART-2神经网络与机器监控功能，并专门用于在线群集分析。此贡献提供了一套完整的MATLAB库，包括自适应共振理论（ART）中的无监督学习算法——ART-2神经网络以及其它相关的人工智能组件，如EMMoG和VBMoG模型。 核心部分是Art2.m文件，这是一个代表ART-2网络的类，在该类中定义了所有必要的权重、参数及操作方法。此外，为了方便调试与日志记录，还引入了一个外部的日志处理模块log4m.m。通过这种方式，用户能够详细追踪到神经网络内部的操作流程和状态变化。 Art2TestCases.m文件则包含了一系列的单元测试案例以及功能测试用例，这些都源自文献[2]中的5.3.3节所介绍的内容，并且经过验证确认了实现的质量与正确性。这些测试不仅帮助确保代码的稳定性和可靠性，也为系统提供了实际运行效果的例子。 整个系统的架构和具体实施细节遵循的是Fausett在著作[2]中第5章第三节对ART-2网络的具体描述内容。通过这种方式，该贡献为用户提供了一个强大且灵活的人工智能工具包，适用于处理复杂的数据分析任务，并特别强调了其在线聚类能力的应用价值。 Art2Monitor是上述系统中的一个组件或功能模块名称，在上下文中具体指代未详细说明的某个特定应用或监控机制。
     
  • 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`
     
  • WF.rar_MATLAB编程_神经网络权值训练_权值优化_神经网络权重
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    本资源为MATLAB环境下针对神经网络权值训练与优化的研究资料，涵盖权值调整、性能提升等内容，适合科研人员及学生深入学习。 神经网络的一个例子是使用MATLAB编程来训练权值。
     
  • 《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码及数据_相关资源补充(matlab神经网络,神经网络)_神经网络_matlab神经网络_源码
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    本书提供了43个基于MATLAB的神经网络案例，涵盖各类应用场景。此页面包含书中的源代码和数据资源，帮助读者深入学习与实践。适合需要使用神经网络技术解决实际问题的研究者和工程师参考使用。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码及数据包含在相关资源包中。
     
  • RVFL神经网络_RVFL权重_RVFL
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    RVFL（随机配置反馈型前馈）神经网络是一种高效、快速训练的前馈神经网络模型。它通过随机分配隐藏层权重和偏置，结合最小二乘法优化输出权重，实现了低计算复杂度与高泛化性能的平衡。 RVFL是一种简单的神经网络，初始参数随机确定，仅需训练隐层至输出的权重。