esp32_code_repository_and_ads1299_NEURON_prototype_NEURON_ESP32ADS1299

神经元 简单的 NIO 框架

csd

LIF脉冲神经元的Matlab实现代码。

设备中的应用程序根本不需要知道输入网络变量由何处来，输出网络变量往何处去。应用程序具有输出网络变量新值时它就简单地把新值发给设备固件。通过一个在网络设计过程中产生的称为“绑定（binding）”的过程，设备固件被配置成知道网上要求这个网络变量的其他设备或设备组的逻辑地址，于是它就汇集并发送合适的数据包到这些设备。类似地，当设备固件收到应用程序所需的输入网络变量的更新值时，它就把该数据发给应用程序。这样，绑定过程就在一个设备的输出网络变量和另一设备或设备组的输入网络变量间建立了逻辑联系。这样的连接也可以看作“虚拟线路”。假如一个设备包含一个物理开关，具有称为“switch on/off”的输出网络变量而另一个设备驱动一个灯泡，具有相应的称为“lamp on/off”的输入网络变量，把这两个网络变量绑定起来建立的连接具有象从开关到灯泡的同样的功能效应。

Neuron-WP-Theme-Development:将HTML文件转换为Wordpress主题

SNN脉冲神经网络中integrate-and-fire neuron神经元仿真测试

论文SEFRON: A New Spiking Neuron Model With Time-Varying Synaptic Efficacy Function for Pattern Classification的源码。

Project Neuron Sci-Fi GUI Skin v1.0.unitypackage

Spiking_Neuron 基于它们的计算单位的神经网络可以分为三代： 第一代：这一代神经网络包括感知器，Hopfield网络，boltzmann机器等。 第二代：这一代神经网络包括多层神经网络，递归网络等。 第三代：这一代神经网络包括Spiking神经网络，它是对大脑内工作和信息流的更真实的表示。 该存储库包含LIF（泄漏集成和激发）神经元模型和Izhikevich神经元模型的代码和模拟，以及它们的大多数配置变化，以模拟人脑中神经元的各种操作方式。 这些神经元模型非常紧密地以数学微分方程的形式表示了大脑中神经元的功能，因为人们认为大脑是一个强大的信号处理系统。 伊兹凯维奇神经元模型 LIF神经元模型 该存储库的目的是为大脑的行为建模，以便以后可以在Spiking Neural Networks中修改和实现这些模型。