一. 生物神经元结构及脉冲发放生物神经系统中的信号是以细胞膜的电位变化来传导的。神经元细胞膜内外的电位有差别，外正内负，70-80mv。周围环境和内部变化可以引起膜电位的高低变化。但是这类变化当幅度不大时只是局部的，随着变化幅度的增加，达到一定阈值时，膜电位才会发生突然的变化，产生沿轴突传导的动作电位，也称为脉冲。这种神经元传递的脉冲持续时间为1-2ms，它可以跨越较远的距离进行传递而不致衰减。电
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2023-09-05 18:41:29
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脉冲神经网络被称作是第三代神经网络，生物可信度更高，在近年来兴起的类脑科学研究中，SNN也一直占据着核心地位。并且在性能相近的情况下，基于脉冲神经网络制成的芯片相较于人工神经网络功耗更低，稳定性、鲁棒性等也更为优异。 通过pip方式安装了Brian2，并运行了一些官网上提供的程序，也附了一些自己的学习心得。from brian2 import *
start_scope()
#start_scop
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2023-09-04 17:07:00
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脉冲神经网络 神经元模型-HH模型Hodgkin Huxley 神经元模型及实现一 原理1. 电路图2. 常微分方程二 代码实现-python版本1. 模拟离子通道2. 模拟膜电位三 代码实现-matlab版本四 参考 Hodgkin Huxley 神经元模型及实现最近在接触脉冲神经网络相关知识，如有错误，请多多指教！一 原理1. 电路图 Hodgkin-Huxley(HH)模型可以看作是rc电
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2024-01-13 13:48:19
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在数字电子系统中，所有传输的信号都是通/断的，即只有两种电信号。这种电信号称为脉冲信号，是所有数字电路中的基本电信号。注：脉冲：pulse1.电流、电压或某些其他物理量的瞬态改变。2.在极短的时间内间歇性的电流或电压所产生的变化，可以为正或为负。脉冲通常是指电子技术中经常运用的一种像脉搏似的短暂起伏的电冲击(电压或电流)。主要特性有波形、幅度、宽度和重复频率。脉冲是相对于连续信号在整个信号周期内短
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2024-02-23 13:47:46
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神经网络经历漫长的发展，目前总共有三代，它们分别是：第一代神经网络： McCulloch–Pitt感知机，它执行阈值运算并输出数字（1，0）。第二代神经网络： 基于sigmoid单元或修正线性单元（ReLU）增加了连续非线性，使其能够计算一组连续的输出值。第二代神经网络也是目前使用的最广泛的网络算法，例如VGG16，ResNet等等的DNN都是第二代网络。第三代神经网络：‘ 主要使用“整合放电”（
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2023-10-28 19:18:48
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1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一，他还联合发明了波尔兹曼机（Boltzmann machine）。他对于神
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2023-08-08 23:01:12
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脉冲神经元模型传统的人工神经元模型主要包含两个功能，一是对前一层神经元传递的信号计算加权和，二是采用一个非线性激活函数输出信号。 前者用于模仿生物神经元之间传递信息的方式，后者用来提高神经网络的非线性计算能力。相比于人工神经元，脉冲神经元则从神经科学的角度出发，对真实的生物神经元进行建模。Hodgkin-Huxley（ HH）模型HH模型是一组描述神经元细胞膜的电生理现象的非线性微分方程，直接反映
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2024-01-22 12:46:03
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机器学习中，神经网络一般指的是“神经网络学习”，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。5.1 神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。在生物神经网络的原始机制中，每个神经元通常都有多个树突（dendrite），一个
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2024-03-11 15:30:07
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本章目录1. 神经元模型2. 神经网络模型2.1 模型向量化2.2 多类分类（多个输出）2.3 神经网络的代价函数 1. 神经元模型（Neurons Model）为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的。而神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络，因此先来看看什么是神经元。神经元可以简化为以下结构：多个 树突，主要用来接受传入信息一个 细胞核一条 轴突，轴突
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2023-10-23 11:50:40
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1. 神经元模型神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元 (neuron)模型，即上述定义中的"简单单元"在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它"兴奋"时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元 内的电位;如果某神经元的电位超过了 一个"阔值" (threshold)
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2024-03-08 22:02:12
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目录通过误差，和训练步数对比，确定隐含层个数，并检验隐含层个数对性能的影响。1）trainlm 算法 2）traingdm 算法 3）trainrp 算法 4) traingdx 算法 5）traincgf 算法通过误差，和训练步数对比，确定隐含层个数，并检验隐含层个数对性能的影响。隐藏层范围是按设计经验公式，和本例实际情况，选的 9:16%变量x范围
x=
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2023-09-18 03:24:33
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神经网络(neural networks)是仿照动物的神经系统而来，期望机器可以获得类似人类的学习的能力。一、神经元模型神经网络中最基本的模型叫做神经元（neuron）或者（unit）。1943年， McCulloch and Pitts 按照生物神经元的功能（兴奋的接受，传递）抽象出神经元模型，即"M-P神经元模型"。上图中，表示来自n个其他神经元的输入信号，为这个n信号的权重。神经元收到这些输
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2023-08-07 20:35:48
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（八）神经网络 - 1 图片出处 文章目录（八）神经网络 - 1神经网络（Neural networks）神经元模型逻辑回归 vs 感知机多层网络多层网络的表示多层前馈神经网络几种激活函数Sigmoid 函数tanh 函数ReLU 函数Leaky ReLU 函数小结参考资料 神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。 神经网络中最基本的
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2024-01-06 05:59:42
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目录前言神经网络的历史和背景循环神经网络的出现及其作用LSTM在处理序列数据中的应用LSTM的基本原理LSTM的结构和原理遗忘门、输入门、输出门的作用LSTM的训练方法代码LSTM的改进GRUAttention机制双向LSTM总结LSTM的优势和局限性前言神经网络的历史和背景神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过
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2023-12-11 00:15:56
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神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。即上述定义中的“简单单元”。在生物神经网络中，每个神经元与其他申请元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经
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2023-08-06 00:04:16
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常见的分为三大类：多层前向网络，递归网络和横向连接网络（1）多层前向网络 多层前向网络的各神经元按层排列，主要包含输入层，隐藏层和输出层，结构如图。每一层的神经元只接受来自前一层或同一层内优先级高（顺序在前）的神经元的输出作为该层的输入，后面的层不需要给前层反馈任何信息，这些输入沿着每层顺序传播，将其结果最终输出在输出层中。&nbs
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2023-06-20 10:59:18
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神经网络有监督的算法。神经网络算法既能做回归又能做分类。我们说人工智能做的就是拟人，神经网络就做的最佳的拟人。1.神经元介绍：神经网络是由很多神经元组成。神经元的每个输入是机器学习中的每个特征维度X，每个连接是权重W，将特征维度和权重相乘再相加汇总，经过一个非线性变换（函数变换）后的结果，就是一个神经元的输出。也是下层神经元的输入。也就是说对于一个神经元，有可能就是一个线性回归，也有可能就是一个逻
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2023-08-04 20:46:52
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目录1. 神经元2. 感知机与多层网络2.1感知机2.2 多层网络3. 误差逆传播算法 机器学习中谈论神经网络时指 的是"神经网络学 习 " 或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分 。1. 神经元 神经网络 (neural networks)是由具有适应性的简单单元组成的广
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2023-08-21 14:46:47
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一、神经元神经元是神经网络算法的基本单位，其本质是一种函数，接受外部刺激并根据输入产生对应的输出神经元的内部结构可以看作线性函数和激活函数的组合，线性函数运算结果传递给激活函数，最终产生该神经元的输出结果典型的神经元有 感知器 和 S 型神经元1.1 感知器感知器有时也被称之为感知机，是一种人工神经网络；被视为一种形式最简单的前向是人工神经网络，感知器是一种二元线性分类器，主要用于求解分类问题感知
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2023-11-10 14:37:41
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脉冲神经元模型传统的人工神经元模型主要包含两个功能，一是对前一层神经元传递的信号计算加权和，二是采用一个非线性激活函数输出信号。 前者用于模仿生物神经元之间传递信息的方式，后者用来提高神经网络的非线性计算能力。相比于人工神经元，脉冲神经元则从神经科学的角度出发，对真实的生物神经元进行建模。Hodgkin-Huxley（ HH）模型HH模型是一组描述神经元细胞膜的电生理现象的非线性微分方程，直接反映
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2024-01-27 18:40:35
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