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用神经网络确定权重的matlab代码-spikeRNN:尖峰神经网络
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2021-05-24
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用神经网络确定权重的matlab代码功能加标RNN 概述 该存储库提供了以下框架中提供的代码: Kim R.,Li Y.和Sejnowski TJ。 构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架。 美国国家科学院院刊。 116:22811-22820(2019)。 提供预印本。 要求 连续速率RNN 用于构建和训练连续变量速率递归神经网络(RNN)模型的代码是在Python中实现的(已在Python 3.6.9中进行了测试)。 该代码还需要TensorFlow(在TensorFlow 1.5.0和1.10.0中进行了测试)。 tesnorflow 1.5.0或1.10.0 tensorflow-gpu 1.5.0或1.10.0(如果有GPU卡,则可以加快大型模型的培训时间) numpy的1.16.4 scipy 1.3.1 加标RNN 用于构建尖峰RNN模型的代码是在MATLAB中实现的(已在R2016a和R2016b中进行了测试)。 该代码实现了泄漏的集成解雇(LIF)网络,并且是由所开发的代码的修改版本。 用法 首先对速率RNN模型进行训练,然后将训练后的模型映射到LIF尖峰RNN。 用于
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spikeRNN-master.zip (11个子文件)
spikeRNN-master
Kim_2019_pnas_SI.pdf 3.58MB
Kim_2019_pnas_main.pdf 1.62MB
rate
utils.py 1KB
main.py 16KB
model.py 21KB
LICENSE 1KB
README.md 5KB
spiking
lambda_grid_search.m 7KB
LIF_network_fnc.m 8KB
eval_go_nogo.m 3KB
.gitignore 52B
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