脉冲神经网络 神经元模型-IF模型（2）一 原理具有固定阈值的脉冲发放神经元模型具有更高抽象层次，这类模型依赖于所有突触前神经元输入脉冲的积累，当膜电位到达一个固定的阈值时，神经元发放脉冲。IF模型仅考虑HH神经元模型中漏电流。漏电IF神经元模型的等效电路如图所示:二 代码clearclose allC = 0.2;% capacitance in nFR = 100;% resitance in

脉冲神经网络 神经元模型-Izhikevich模型一 原理之前的两篇博客分别介绍了HH模型和IF模型，其中HH模型过于复杂，不适合大规模仿真；IF模型过于简答，脉冲发射模式过于单一。因此，在2003年，Eugene M. Izhikevich提出了Izhikevich模型，简化HH模型同时具有大量的发射模式。参考文献Izhikevich, E. M. Simple model of spiking

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 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电路模型的扩展，该模型除了泄漏通道外还

脉冲神经网络 神经元模型-Izhikevich模型一 原理之前的两篇博客分别介绍了HH模型和IF模型，其中HH模型过于复杂，不适合大规模仿真；IF模型过于简答，脉冲发射模式过于单一。因此，在2003年，Eugene M. Izhikevich提出了Izhikevich模型，简化HH模型同时具有大量的发射模式。参考文献Izhikevich, E. M. Simple model of spiking

脉冲神经网络 神经元模型-IF模型（2）一 原理具有固定阈值的脉冲发放神经元模型具有更高抽象层次，这类模型依赖于所有突触前神经元输入脉冲的积累，当膜电位到达一个固定的阈值时，神经元发放脉冲。IF模型仅考虑HH神经元模型中漏电流。漏电IF神经元模型的等效电路如图所示:二 代码clearclose allC = 0.2;% capacitance in nFR = 100;% resitance in

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 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电路模型的扩展，该模型除了泄漏通道外还

ANN to SNN 学习算法最近集中看了几篇ANN to SNN的学习算法，进行一下简单的总结。

最近想系统的学习一个机器学习中的python,就参考了GitHub上的notes-python项目，但其运行环境为python2,因此需要安装一个python2.7环境。但执行conda create -n py27 python=2.7，失败了。然后又重新写了一下源，最终不知道为啥就出现了下面这个报错：问题The environment is inconsistent, please check

脉冲神经网络 学习算法-Tempotron一.Tempotron算法原理论文链接SNN系列｜学习算法篇(1)Tempotron脉冲神经网络之Tempotron（二）今天读了一下《The tempotron : a neuron that learns spike timing based decisions》这篇论文，然后找了网上tempotron算法的demo。二.代码-matlabfuncti

脉冲神经网络 神经元模型-IF模型（2）一 原理具有固定阈值的脉冲发放神经元模型具有更高抽象层次，这类模型依赖于所有突触前神经元输入脉冲的积累，当膜电位到达一个固定的阈值时，神经元发放脉冲。IF模型仅考虑HH神经元模型中漏电流。漏电IF神经元模型的等效电路如图所示:二 代码clearclose allC = 0.2;% capacitance in nFR = 100;% resitance in