多值神经元的CR-梯度学习算法的收敛性，徐东坡，梁爽，基于CR微分理论,我们提出一个CR梯度学习算法用于训练多值神经元模型。在训练样本是$k$-可分的条件下,我们证明了所提出的新学习算法�

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神经元 简单的 NIO 框架

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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。

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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。

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