liquid-state-machine:从 code.google.compliquid-state-machine 自动导出-源码

液态状态机 (LSM) 是一种使用时间神经元进行计算的方法，与标准人工神经网络不同，它可用于直接对固有时间数据进行分类。它也被提出作为某些大脑功能的自然模型。通过这段代码，我们表明通常由 Maass 等人定义的液体状态机不能作为大脑功能的自然模型。这是因为它们很容易受到模型部分故障的影响。该代码通过指定某些类型的拓扑约束（例如“小世界假设”）解决了这个问题，这些拓扑约束被认为在生物学上是合理的，可以在这个意义上恢复 LSM 的鲁棒性。有关更多详细分析，Hazan, H. 和 Manevitz, L.，液态机中的拓扑约束和鲁棒性，专家系统与应用，第 39 卷，第 2 期，第 1597-1606 页， //dx.doi.org/10.1016

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