BabbleNN:规范冒泡发展的尖峰神经网络模型

巴伯 这是用于神经网络模型的代码，该模型说明婴儿如何学习如何产生典型的bling语。 该代码是用MATLAB编写的。 它需要安装Praat（ ），并且是为Mac和Windows开发的。 该模型与这些论文中描述的模型密切相关： AS Warlaumont，2013年在IEEE国际发展与学习与表观遗传学机器人（ICDL）会议上，“基于显着性的尖峰神经网络增强导致音节产生增加”。 AS Warlaumont，“规范胡言乱语的发展的尖峰神经网络模型”，在2012年IEEE国际发展与学习与表观遗传学机器人大会（ICDL）的会议记录中，2012年。 它大量借鉴了Izhikevich（2007）的模型： 伊兹凯维奇（EM Izhikevich），“通过STDP和多巴胺信号传导解决远端奖励问题”，《大脑皮层》，第1期。 17号10，第2443–2452页，2007年。代码可在找到。 从Co